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
40.28%
公平賠率
2.48
平局
25.16%
公平賠率
3.97
客隊 勝利
34.56%
公平賠率
2.89
最可能的比分
1 - 1
概率 10.69%
公平賠率 9.35
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 3.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.89 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.69% | 9.35 |
| 2 | 2-1 | 8.66% | 11.54 |
| 3 | 1-2 | 8.07% | 12.39 |
| 4 | 1-0 | 7.08% | 14.12 |
| 5 | 0-1 | 6.6% | 15.15 |
| 6 | 2-2 | 6.54% | 15.29 |
| 7 | 2-0 | 5.74% | 17.43 |
| 8 | 0-2 | 4.98% | 20.06 |
| 9 | 3-1 | 4.68% | 21.38 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
6.6%
15.15
|
4.98%
20.06
|
2.51%
39.86
|
0.95%
105.6
|
0.29%
349.65
|
| 1 |
7.08%
14.12
|
10.69%
9.35
|
8.07%
12.39
|
4.06%
24.61
|
1.53%
65.18
|
0.46%
215.84
|
| 2 |
5.74%
17.43
|
8.66%
11.54
|
6.54%
15.29
|
3.29%
30.38
|
1.24%
80.47
|
0.38%
266.45
|
| 3 |
3.1%
32.28
|
4.68%
21.38
|
3.53%
28.32
|
1.78%
56.26
|
0.67%
149.03
|
0.2%
493.34
|
| 4 |
1.25%
79.71
|
1.89%
52.78
|
1.43%
69.92
|
0.72%
138.91
|
0.27%
367.92
|
0.08%
1218.03
|
| 5 |
0.41%
246.0
|
0.61%
162.92
|
0.46%
215.8
|
0.23%
428.63
|
0.09%
1135.07
|
0.03%
3759.4
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.1%
·
公平：
91.2
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.42% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大球 2.5 60.53%
小球 2.5 39.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.28%
平局
25.16%
客隊 勝利
34.56%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.53%
小球 2.5
39.47%
雙方進球
是
62.49%
否
37.51%
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 | 8.33% 12.0 | 12.1% 8.26 | 79.56% 1.26 |
| -1.5 | 20.44% 4.89 | — | 79.56% 1.26 |
| -1.0 | 20.44% 4.89 | 20.09% 4.98 | 59.47% 1.68 |
| -0.5 | 40.53% 2.47 | — | 59.47% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.53% 2.47 | 23.68% 4.22 | 35.79% 2.79 |
| +0.5 | 64.21% 1.56 | — | 35.79% 2.79 |
| +1.0 | 64.21% 1.56 | 18.73% 5.34 | 17.06% 5.86 |
| +1.5 | 82.94% 1.21 | — | 17.06% 5.86 |
| +2.0 | 82.94% 1.21 | 10.52% 9.51 | 6.54% 15.28 |
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。
