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
35.91%
公平賠率
2.78
平局
25.74%
公平賠率
3.89
客隊 勝利
38.35%
公平賠率
2.61
最可能的比分
1 - 1
概率 11.16%
公平賠率 8.96
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 | 2.78 | — | |
| 平局 | 3.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.61 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 1-2 | 8.48% | 11.79 |
| 3 | 2-1 | 8.32% | 12.02 |
| 4 | 0-1 | 7.49% | 13.35 |
| 5 | 1-0 | 7.34% | 13.62 |
| 6 | 2-2 | 6.32% | 15.82 |
| 7 | 0-2 | 5.69% | 17.56 |
| 8 | 2-0 | 5.47% | 18.28 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 1-3 | 4.3% | 23.26 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
7.49%
13.35
|
5.69%
17.56
|
2.89%
34.66
|
1.1%
91.22
|
0.33%
300.03
|
| 1 |
7.34%
13.62
|
11.16%
8.96
|
8.48%
11.79
|
4.3%
23.26
|
1.63%
61.22
|
0.5%
201.37
|
| 2 |
5.47%
18.28
|
8.32%
12.02
|
6.32%
15.82
|
3.2%
31.22
|
1.22%
82.17
|
0.37%
270.27
|
| 3 |
2.72%
36.8
|
4.13%
24.21
|
3.14%
31.85
|
1.59%
62.87
|
0.6%
165.45
|
0.18%
544.37
|
| 4 |
1.01%
98.78
|
1.54%
64.99
|
1.17%
85.51
|
0.59%
168.78
|
0.23%
444.25
|
0.07%
1461.99
|
| 5 |
0.3%
331.46
|
0.46%
218.1
|
0.35%
286.94
|
0.18%
566.25
|
0.07%
1490.31
|
0.02%
4901.96
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.9%
·
公平：
110.62
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.91%
平局
25.74%
客隊 勝利
38.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
60.52%
否
39.48%
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 | 6.78% 14.74 | 10.97% 9.12 | 82.25% 1.22 |
| -1.5 | 17.75% 5.63 | — | 82.25% 1.22 |
| -1.0 | 17.75% 5.63 | 19.47% 5.14 | 62.78% 1.59 |
| -0.5 | 37.22% 2.69 | — | 62.78% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.22% 2.69 | 24.25% 4.12 | 38.53% 2.6 |
| +0.5 | 61.47% 1.63 | — | 38.53% 2.6 |
| +1.0 | 61.47% 1.63 | 19.86% 5.04 | 18.68% 5.35 |
| +1.5 | 81.32% 1.23 | — | 18.68% 5.35 |
| +2.0 | 81.32% 1.23 | 11.41% 8.76 | 7.26% 13.77 |
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。
