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
29.82%
公平賠率
3.35
平局
26.82%
公平賠率
3.73
客隊 勝利
43.35%
公平賠率
2.31
最可能的比分
1 - 1
概率 11.99%
公平賠率 8.34
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 | 3.35 | — | |
| 平局 | 3.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.31 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.99% | 8.34 |
| 2 | 0-1 | 9.75% | 10.26 |
| 3 | 1-2 | 9.05% | 11.04 |
| 4 | 1-0 | 7.94% | 12.59 |
| 5 | 2-1 | 7.38% | 13.56 |
| 6 | 0-2 | 7.36% | 13.58 |
| 7 | 0-0 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 2-2 | 5.57% | 17.96 |
| 9 | 2-0 | 4.88% | 20.47 |
| 10 | 1-3 | 4.56% | 21.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.46%
15.49
|
9.75%
10.26
|
7.36%
13.58
|
3.71%
26.99
|
1.4%
71.49
|
0.42%
236.74
|
| 1 |
7.94%
12.59
|
11.99%
8.34
|
9.05%
11.04
|
4.56%
21.94
|
1.72%
58.13
|
0.52%
192.46
|
| 2 |
4.88%
20.47
|
7.38%
13.56
|
5.57%
17.96
|
2.8%
35.68
|
1.06%
94.51
|
0.32%
312.99
|
| 3 |
2.0%
49.94
|
3.02%
33.07
|
2.28%
43.8
|
1.15%
87.02
|
0.43%
230.52
|
0.13%
763.36
|
| 4 |
0.62%
162.39
|
0.93%
107.54
|
0.7%
142.45
|
0.35%
282.97
|
0.13%
749.63
|
0.04%
2481.39
|
| 5 |
0.15%
660.07
|
0.23%
437.25
|
0.17%
579.04
|
0.09%
1150.75
|
0.03%
3048.78
|
0.01%
10101.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.63%
·
公平：
159.03
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.46% | 15.49 |
| 1 | 17.69% | 5.65 |
| 2 | 24.24% | 4.13 |
| 3 | 22.14% | 4.52 |
| 4 | 15.16% | 6.59 |
| 5+ | 14.31% | 6.99 |
|
大球 2.5 51.61%
小球 2.5 48.39%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.82%
平局
26.82%
客隊 勝利
43.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.61%
小球 2.5
48.39%
雙方進球
是
55.14%
否
44.86%
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 | 4.26% 23.47 | 8.7% 11.49 | 87.03% 1.15 |
| -1.5 | 12.97% 7.71 | — | 87.03% 1.15 |
| -1.0 | 12.97% 7.71 | 17.99% 5.56 | 69.05% 1.45 |
| -0.5 | 30.95% 3.23 | — | 69.05% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.95% 3.23 | 25.31% 3.95 | 43.73% 2.29 |
| +0.5 | 56.27% 1.78 | — | 43.73% 2.29 |
| +1.0 | 56.27% 1.78 | 22.08% 4.53 | 21.65% 4.62 |
| +1.5 | 78.35% 1.28 | — | 21.65% 4.62 |
| +2.0 | 78.35% 1.28 | 13.12% 7.62 | 8.53% 11.72 |
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。
