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
38.2%
公平賠率
2.62
平局
25.6%
公平賠率
3.91
客隊 勝利
36.2%
公平賠率
2.76
最可能的比分
1 - 1
概率 11.05%
公平賠率 9.05
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 | 2.62 | — | |
| 平局 | 3.91 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.05% | 9.05 |
| 2 | 2-1 | 8.45% | 11.83 |
| 3 | 1-2 | 8.34% | 11.99 |
| 4 | 1-0 | 7.32% | 13.66 |
| 5 | 0-1 | 7.22% | 13.84 |
| 6 | 2-2 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 2-0 | 5.6% | 17.86 |
| 8 | 0-2 | 5.45% | 18.34 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.31% | 23.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.22%
13.84
|
5.45%
18.34
|
2.74%
36.43
|
1.04%
96.51
|
0.31%
319.59
|
| 1 |
7.32%
13.66
|
11.05%
9.05
|
8.34%
11.99
|
4.2%
23.81
|
1.59%
63.08
|
0.48%
208.86
|
| 2 |
5.6%
17.86
|
8.45%
11.83
|
6.38%
15.67
|
3.21%
31.13
|
1.21%
82.45
|
0.37%
273.0
|
| 3 |
2.86%
35.02
|
4.31%
23.19
|
3.26%
30.72
|
1.64%
61.03
|
0.62%
161.68
|
0.19%
535.33
|
| 4 |
1.09%
91.56
|
1.65%
60.64
|
1.25%
80.31
|
0.63%
159.57
|
0.24%
422.65
|
0.07%
1398.6
|
| 5 |
0.33%
299.22
|
0.5%
198.14
|
0.38%
262.47
|
0.19%
521.38
|
0.07%
1381.22
|
0.02%
4566.21
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.95%
·
公平：
105.62
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
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 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.20%
平局
25.60%
客隊 勝利
36.20%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
61.04%
否
38.96%
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 | 7.28% 13.74 | 11.37% 8.8 | 81.35% 1.23 |
| -1.5 | 18.65% 5.36 | — | 81.35% 1.23 |
| -1.0 | 18.65% 5.36 | 19.73% 5.07 | 61.62% 1.62 |
| -0.5 | 38.38% 2.61 | — | 61.62% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.38% 2.61 | 24.12% 4.15 | 37.5% 2.67 |
| +0.5 | 62.5% 1.6 | — | 37.5% 2.67 |
| +1.0 | 62.5% 1.6 | 19.48% 5.13 | 18.03% 5.55 |
| +1.5 | 81.97% 1.22 | — | 18.03% 5.55 |
| +2.0 | 81.97% 1.22 | 11.07% 9.03 | 6.96% 14.37 |
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。
