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
39.86%
公平賠率
2.51
平局
25.17%
公平賠率
3.97
客隊 勝利
34.97%
公平賠率
2.86
最可能的比分
1 - 1
概率 10.7%
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 | 2.51 | — | |
| 平局 | 3.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.86 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.7% | 9.35 |
| 2 | 2-1 | 8.61% | 11.61 |
| 3 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 4 | 1-0 | 7.04% | 14.21 |
| 5 | 0-1 | 6.65% | 15.05 |
| 6 | 2-2 | 6.55% | 15.28 |
| 7 | 2-0 | 5.67% | 17.65 |
| 8 | 0-2 | 5.05% | 19.8 |
| 9 | 3-1 | 4.62% | 21.64 |
| 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
|
6.65%
15.05
|
5.05%
19.8
|
2.56%
39.08
|
0.97%
102.85
|
0.3%
338.29
|
| 1 |
7.04%
14.21
|
10.7%
9.35
|
8.13%
12.3
|
4.12%
24.27
|
1.57%
63.88
|
0.48%
210.13
|
| 2 |
5.67%
17.65
|
8.61%
11.61
|
6.55%
15.28
|
3.32%
30.15
|
1.26%
79.35
|
0.38%
261.03
|
| 3 |
3.04%
32.89
|
4.62%
21.64
|
3.51%
28.47
|
1.78%
56.19
|
0.68%
147.86
|
0.21%
486.38
|
| 4 |
1.22%
81.71
|
1.86%
53.75
|
1.41%
70.73
|
0.72%
139.59
|
0.27%
367.38
|
0.08%
1207.73
|
| 5 |
0.39%
253.74
|
0.6%
166.94
|
0.46%
219.64
|
0.23%
433.46
|
0.09%
1140.25
|
0.03%
3759.4
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.09%
·
公平：
91.48
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
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 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 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
39.86%
平局
25.17%
客隊 勝利
34.97%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.53%
小球 2.5
39.47%
雙方進球
是
62.51%
否
37.49%
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 | 8.16% 12.25 | 11.96% 8.36 | 79.88% 1.25 |
| -1.5 | 20.12% 4.97 | — | 79.88% 1.25 |
| -1.0 | 20.12% 4.97 | 19.98% 5.01 | 59.91% 1.67 |
| -0.5 | 40.09% 2.49 | — | 59.91% 1.67 |
| 0 (PK) | 40.09% 2.49 | 23.7% 4.22 | 36.21% 2.76 |
| +0.5 | 63.79% 1.57 | — | 36.21% 2.76 |
| +1.0 | 63.79% 1.57 | 18.86% 5.3 | 17.35% 5.76 |
| +1.5 | 82.65% 1.21 | — | 17.35% 5.76 |
| +2.0 | 82.65% 1.21 | 10.66% 9.38 | 6.69% 14.94 |
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。
