足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
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輸入預期進球數 (XG)
進階選項
模型使用改良版泊松分佈：稍高的平局概率及熱門隊伍結果。
預測快照
主隊 勝利
33.59%
公平賠率
2.98
平局
26.43%
公平賠率
3.78
客隊 勝利
39.98%
公平賠率
2.5
最可能的比分
1 - 1
概率 11.69%
公平賠率 8.55
比賽概率與賠率輸出
公平賠率比較
| 市場 | 市場賠率 | 公平賠率 ? 模型根據概率計算的公平價格。 | 優勢 ? 莊家賠率與模型公平賠率之間的差異。 正值優勢表示潛在價值。 |
|---|---|---|---|
| 主隊 勝利 | 2.98 | — | |
| 平局 | 3.78 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.5 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.69% | 8.55 |
| 2 | 1-2 | 8.71% | 11.48 |
| 3 | 0-1 | 8.53% | 11.72 |
| 4 | 2-1 | 8.01% | 12.49 |
| 5 | 1-0 | 7.85% | 12.75 |
| 6 | 0-2 | 6.36% | 15.73 |
| 7 | 2-2 | 5.97% | 16.76 |
| 8 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 9 | 2-0 | 5.37% | 18.61 |
| 10 | 1-3 | 4.33% | 23.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
8.53%
11.72
|
6.36%
15.73
|
3.16%
31.67
|
1.18%
85.03
|
0.35%
285.31
|
| 1 |
7.85%
12.75
|
11.69%
8.55
|
8.71%
11.48
|
4.33%
23.12
|
1.61%
62.06
|
0.48%
208.25
|
| 2 |
5.37%
18.61
|
8.01%
12.49
|
5.97%
16.76
|
2.96%
33.75
|
1.1%
90.6
|
0.33%
304.04
|
| 3 |
2.45%
40.74
|
3.66%
27.35
|
2.72%
36.71
|
1.35%
73.9
|
0.5%
198.41
|
0.15%
665.78
|
| 4 |
0.84%
118.96
|
1.25%
79.84
|
0.93%
107.17
|
0.46%
215.8
|
0.17%
579.37
|
0.05%
1945.53
|
| 5 |
0.23%
434.22
|
0.34%
291.38
|
0.26%
391.08
|
0.13%
787.4
|
0.05%
2114.16
|
0.01%
7092.2
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.72%
·
公平：
139.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.96% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.59%
平局
26.43%
客隊 勝利
39.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
57.78%
否
42.22%
亞洲讓球盤概率
?
概率是根據泊松比分模型計算的。
平推適用於整數亞洲讓球盤。
主隊讓球
| 讓球 | 主隊 | 推 | 客隊 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 5.65% 17.7 | 10.1% 9.9 | 84.25% 1.19 |
| -1.5 | 15.75% 6.35 | — | 84.25% 1.19 |
| -1.0 | 15.75% 6.35 | 19.09% 5.24 | 65.16% 1.53 |
| -0.5 | 34.84% 2.87 | — | 65.16% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.84% 2.87 | 24.92% 4.01 | 40.23% 2.49 |
| +0.5 | 59.77% 1.67 | — | 40.23% 2.49 |
| +1.0 | 59.77% 1.67 | 20.76% 4.82 | 19.47% 5.14 |
| +1.5 | 80.53% 1.24 | — | 19.47% 5.14 |
| +2.0 | 80.53% 1.24 | 11.95% 8.37 | 7.52% 13.3 |
如何使用泊松計算器
- 輸入主隊的預期進球數（xG）
- 輸入客隊的預期進球數（xG）
- 點擊「計算」
- 查看正確比分概率/公平賠率以及比賽結果分佈
此工具適合分析師、投注者以及任何對數據驅動的足球預測感興趣的人。
為什麼泊松分佈對基於xG的預測有用
使用xG而非歷史進球數，讓預測能反映機會質量，而不僅僅是過去的結果。
好處包括：
- 減少由射門效率波動引起的隨機性
- 使預測與基礎表現保持一致
- 從統計概率中創建公平賠率
- 通過比較模型賠率與莊家賠率來識別價值投注
這就是為什麼基於泊松的模型在AI足球預測系統中被廣泛使用的原因。
常見問題
泊松計算器使用預期進球數（xG）估算足球比賽的比分機率，幫助預測比賽結果和相關投注機率。
它在建模進球方面統計上有效，但結合xG數據和比賽背景因素效果最佳。
可以，它可以用來估算公平賠率，並與博彩公司賠率進行比較，以幫助識別潛在的價值投注。
您應該使用基於球隊實力、近期表現和對手實力的賽前預期進球數。
是的。計算器根據您輸入的預期進球數（xG）生成完整的正確比分（比分線）網格，因此您可以查看每個正確比分的機率並與正確比分市場進行比較。相同的“正確比分預測模型”也支持1X2和BTTS。
BTTS（雙方進球）機率是雙方至少各進一球的可能性。此工具基於相同的xG泊松模型報告BTTS是/否，因此預期進球數（xG）、正確比分和BTTS在足球預測中保持一致。
