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
35.04%
公平賠率
2.85
平局
26.16%
公平賠率
3.82
客隊 勝利
38.8%
公平賠率
2.58
最可能的比分
1 - 1
概率 11.49%
公平賠率 8.7
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 | 2.85 | — | |
| 平局 | 3.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.58 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.49% | 8.7 |
| 2 | 1-2 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 2-1 | 8.22% | 12.17 |
| 4 | 0-1 | 8.04% | 12.44 |
| 5 | 1-0 | 7.71% | 12.97 |
| 6 | 2-2 | 6.12% | 16.34 |
| 7 | 0-2 | 5.99% | 16.7 |
| 8 | 2-0 | 5.51% | 18.13 |
| 9 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 1-3 | 4.25% | 23.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
8.04%
12.44
|
5.99%
16.7
|
2.97%
33.63
|
1.11%
90.29
|
0.33%
302.94
|
| 1 |
7.71%
12.97
|
11.49%
8.7
|
8.56%
11.68
|
4.25%
23.52
|
1.58%
63.14
|
0.47%
211.86
|
| 2 |
5.51%
18.13
|
8.22%
12.17
|
6.12%
16.34
|
3.04%
32.89
|
1.13%
88.3
|
0.34%
296.3
|
| 3 |
2.63%
38.04
|
3.92%
25.53
|
2.92%
34.27
|
1.45%
69.0
|
0.54%
185.25
|
0.16%
621.5
|
| 4 |
0.94%
106.42
|
1.4%
71.42
|
1.04%
95.87
|
0.52%
193.01
|
0.19%
518.13
|
0.06%
1739.13
|
| 5 |
0.27%
372.02
|
0.4%
249.75
|
0.3%
335.23
|
0.15%
674.76
|
0.06%
1811.59
|
0.02%
6097.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.78%
·
公平：
127.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
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 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大球 2.5 55.86%
小球 2.5 44.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.04%
平局
26.16%
客隊 勝利
38.80%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
58.93%
否
41.07%
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 | 6.27% 15.95 | 10.64% 9.4 | 83.09% 1.2 |
| -1.5 | 16.91% 5.91 | — | 83.09% 1.2 |
| -1.0 | 16.91% 5.91 | 19.42% 5.15 | 63.67% 1.57 |
| -0.5 | 36.33% 2.75 | — | 63.67% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.33% 2.75 | 24.67% 4.05 | 39.0% 2.56 |
| +0.5 | 61.0% 1.64 | — | 39.0% 2.56 |
| +1.0 | 61.0% 1.64 | 20.24% 4.94 | 18.76% 5.33 |
| +1.5 | 81.24% 1.23 | — | 18.76% 5.33 |
| +2.0 | 81.24% 1.23 | 11.55% 8.66 | 7.22% 13.86 |
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。
