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
34.91%
公平賠率
2.86
平局
26.01%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
39.08%
公平賠率
2.56
最可能的比分
1 - 1
概率 11.38%
公平賠率 8.79
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 | 2.86 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 1-2 | 8.59% | 11.64 |
| 3 | 2-1 | 8.19% | 12.2 |
| 4 | 0-1 | 7.9% | 12.65 |
| 5 | 1-0 | 7.54% | 13.27 |
| 6 | 2-2 | 6.19% | 16.16 |
| 7 | 0-2 | 5.97% | 16.76 |
| 8 | 2-0 | 5.43% | 18.43 |
| 9 | 0-0 | 5.23% | 19.11 |
| 10 | 1-3 | 4.32% | 23.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.23%
19.11
|
7.9%
12.65
|
5.97%
16.76
|
3.0%
33.3
|
1.13%
88.2
|
0.34%
292.06
|
| 1 |
7.54%
13.27
|
11.38%
8.79
|
8.59%
11.64
|
4.32%
23.12
|
1.63%
61.25
|
0.49%
202.8
|
| 2 |
5.43%
18.43
|
8.19%
12.2
|
6.19%
16.16
|
3.11%
32.11
|
1.18%
85.07
|
0.36%
281.69
|
| 3 |
2.6%
38.39
|
3.93%
25.42
|
2.97%
33.67
|
1.49%
66.9
|
0.56%
177.24
|
0.17%
586.85
|
| 4 |
0.94%
106.64
|
1.42%
70.63
|
1.07%
93.55
|
0.54%
185.84
|
0.2%
492.37
|
0.06%
1631.32
|
| 5 |
0.27%
370.23
|
0.41%
245.22
|
0.31%
324.78
|
0.15%
645.16
|
0.06%
1709.4
|
0.02%
5649.72
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.82%
·
公平：
121.27
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
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 | 5.23% | 19.11 |
| 1 | 15.44% | 6.48 |
| 2 | 22.77% | 4.39 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.52% | 6.05 |
| 5+ | 17.64% | 5.67 |
|
大球 2.5 56.55%
小球 2.5 43.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.91%
平局
26.01%
客隊 勝利
39.08%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.55%
小球 2.5
43.45%
雙方進球
是
59.45%
否
40.55%
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 | 6.29% 15.9 | 10.6% 9.44 | 83.11% 1.2 |
| -1.5 | 16.89% 5.92 | — | 83.11% 1.2 |
| -1.0 | 16.89% 5.92 | 19.3% 5.18 | 63.81% 1.57 |
| -0.5 | 36.19% 2.76 | — | 63.81% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.19% 2.76 | 24.52% 4.08 | 39.29% 2.55 |
| +0.5 | 60.71% 1.65 | — | 39.29% 2.55 |
| +1.0 | 60.71% 1.65 | 20.24% 4.94 | 19.05% 5.25 |
| +1.5 | 80.95% 1.24 | — | 19.05% 5.25 |
| +2.0 | 80.95% 1.24 | 11.65% 8.58 | 7.4% 13.52 |
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。
