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
29.5%
公平賠率
3.39
平局
26.97%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
43.53%
公平賠率
2.3
最可能的比分
1 - 1
概率 12.08%
公平賠率 8.28
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 | 3.39 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.3 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.08% | 8.28 |
| 2 | 0-1 | 9.98% | 10.02 |
| 3 | 1-2 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 1-0 | 8.05% | 12.42 |
| 5 | 0-2 | 7.49% | 13.36 |
| 6 | 2-1 | 7.31% | 13.69 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.48% | 18.25 |
| 9 | 2-0 | 4.87% | 20.53 |
| 10 | 1-3 | 4.53% | 22.08 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
9.98%
10.02
|
7.49%
13.36
|
3.74%
26.72
|
1.4%
71.25
|
0.42%
237.47
|
| 1 |
8.05%
12.42
|
12.08%
8.28
|
9.06%
11.04
|
4.53%
22.08
|
1.7%
58.89
|
0.51%
196.27
|
| 2 |
4.87%
20.53
|
7.31%
13.69
|
5.48%
18.25
|
2.74%
36.5
|
1.03%
97.33
|
0.31%
324.46
|
| 3 |
1.96%
50.9
|
2.95%
33.93
|
2.21%
45.25
|
1.11%
90.49
|
0.41%
241.31
|
0.12%
804.51
|
| 4 |
0.59%
168.27
|
0.89%
112.18
|
0.67%
149.57
|
0.33%
299.13
|
0.13%
797.45
|
0.04%
2659.57
|
| 5 |
0.14%
695.41
|
0.22%
463.61
|
0.16%
618.05
|
0.08%
1236.09
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.6%
·
公平：
166.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大球 2.5 50.88%
小球 2.5 49.12%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.50%
平局
26.97%
客隊 勝利
43.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.88%
小球 2.5
49.12%
雙方進球
是
54.52%
否
45.48%
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 | 4.12% 24.28 | 8.57% 11.66 | 87.31% 1.15 |
| -1.5 | 12.69% 7.88 | — | 87.31% 1.15 |
| -1.0 | 12.69% 7.88 | 17.93% 5.58 | 69.37% 1.44 |
| -0.5 | 30.63% 3.27 | — | 69.37% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.63% 3.27 | 25.45% 3.93 | 43.92% 2.28 |
| +0.5 | 56.08% 1.78 | — | 43.92% 2.28 |
| +1.0 | 56.08% 1.78 | 22.23% 4.5 | 21.69% 4.61 |
| +1.5 | 78.31% 1.28 | — | 21.69% 4.61 |
| +2.0 | 78.31% 1.28 | 13.18% 7.59 | 8.52% 11.74 |
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。
