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
34.61%
公平賠率
2.89
平局
26.15%
公平賠率
3.82
客隊 勝利
39.23%
公平賠率
2.55
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 | 2.89 | — | |
| 平局 | 3.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.55 | — |
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 | 8.62% | 11.61 |
| 3 | 2-1 | 8.16% | 12.26 |
| 4 | 0-1 | 8.09% | 12.36 |
| 5 | 1-0 | 7.66% | 13.06 |
| 6 | 2-2 | 6.12% | 16.35 |
| 7 | 0-2 | 6.07% | 16.48 |
| 8 | 2-0 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 1-3 | 4.31% | 23.21 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
8.09%
12.36
|
6.07%
16.48
|
3.03%
32.96
|
1.14%
87.9
|
0.34%
293.0
|
| 1 |
7.66%
13.06
|
11.49%
8.7
|
8.62%
11.61
|
4.31%
23.21
|
1.62%
61.9
|
0.48%
206.36
|
| 2 |
5.44%
18.39
|
8.16%
12.26
|
6.12%
16.35
|
3.06%
32.69
|
1.15%
87.18
|
0.34%
290.61
|
| 3 |
2.57%
38.85
|
3.86%
25.9
|
2.9%
34.54
|
1.45%
69.07
|
0.54%
184.2
|
0.16%
613.87
|
| 4 |
0.91%
109.45
|
1.37%
72.97
|
1.03%
97.29
|
0.51%
194.55
|
0.19%
518.94
|
0.06%
1730.1
|
| 5 |
0.26%
385.36
|
0.39%
256.94
|
0.29%
342.58
|
0.15%
684.93
|
0.05%
1828.15
|
0.02%
6097.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.79%
·
公平：
127.1
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 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
34.61%
平局
26.15%
客隊 勝利
39.23%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
58.91%
否
41.09%
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 | 6.12% 16.33 | 10.49% 9.54 | 83.39% 1.2 |
| -1.5 | 16.61% 6.02 | — | 83.39% 1.2 |
| -1.0 | 16.61% 6.02 | 19.28% 5.19 | 64.11% 1.56 |
| -0.5 | 35.89% 2.79 | — | 64.11% 1.56 |
| 0 (PK) | 35.89% 2.79 | 24.66% 4.06 | 39.45% 2.53 |
| +0.5 | 60.55% 1.65 | — | 39.45% 2.53 |
| +1.0 | 60.55% 1.65 | 20.37% 4.91 | 19.08% 5.24 |
| +1.5 | 80.92% 1.24 | — | 19.08% 5.24 |
| +2.0 | 80.92% 1.24 | 11.7% 8.55 | 7.38% 13.55 |
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。
