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
25.56%
公平賠率
3.91
平局
27.09%
公平賠率
3.69
客隊 勝利
47.36%
公平賠率
2.11
最可能的比分
1 - 1
概率 12.16%
公平賠率 8.22
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 | 3.91 | — | |
| 平局 | 3.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.16% | 8.22 |
| 2 | 0-1 | 11.36% | 8.8 |
| 3 | 1-2 | 9.3% | 10.75 |
| 4 | 0-2 | 8.69% | 11.5 |
| 5 | 1-0 | 7.95% | 12.58 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 6.51% | 15.37 |
| 8 | 2-2 | 4.98% | 20.09 |
| 9 | 1-3 | 4.74% | 21.08 |
| 10 | 0-3 | 4.43% | 22.56 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
11.36%
8.8
|
8.69%
11.5
|
4.43%
22.56
|
1.7%
58.97
|
0.52%
192.72
|
| 1 |
7.95%
12.58
|
12.16%
8.22
|
9.3%
10.75
|
4.74%
21.08
|
1.81%
55.11
|
0.56%
180.08
|
| 2 |
4.25%
23.52
|
6.51%
15.37
|
4.98%
20.09
|
2.54%
39.4
|
0.97%
103.01
|
0.3%
336.59
|
| 3 |
1.52%
65.94
|
2.32%
43.1
|
1.77%
56.34
|
0.91%
110.47
|
0.35%
288.85
|
0.11%
943.4
|
| 4 |
0.41%
246.49
|
0.62%
161.11
|
0.47%
210.61
|
0.24%
413.05
|
0.09%
1079.91
|
0.03%
3533.57
|
| 5 |
0.09%
1152.07
|
0.13%
753.01
|
0.1%
984.25
|
0.05%
1930.5
|
0.02%
5050.51
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.57%
·
公平：
174.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.56%
平局
27.09%
客隊 勝利
47.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
51.47%
否
48.53%
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 | 2.94% 33.98 | 7.1% 14.08 | 89.95% 1.11 |
| -1.5 | 10.05% 9.95 | — | 89.95% 1.11 |
| -1.0 | 10.05% 9.95 | 16.49% 6.06 | 73.46% 1.36 |
| -0.5 | 26.54% 3.77 | — | 73.46% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.54% 3.77 | 25.57% 3.91 | 47.9% 2.09 |
| +0.5 | 52.1% 1.92 | — | 47.9% 2.09 |
| +1.0 | 52.1% 1.92 | 23.58% 4.24 | 24.32% 4.11 |
| +1.5 | 75.68% 1.32 | — | 24.32% 4.11 |
| +2.0 | 75.68% 1.32 | 14.52% 6.89 | 9.8% 10.21 |
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。
