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
35.02%
公平賠率
2.86
平局
25.82%
公平賠率
3.87
客隊 勝利
39.16%
公平賠率
2.55
最可能的比分
1 - 1
概率 11.23%
公平賠率 8.9
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 | 2.86 | — | |
| 平局 | 3.87 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.55 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.23% | 8.9 |
| 2 | 1-2 | 8.59% | 11.64 |
| 3 | 2-1 | 8.2% | 12.19 |
| 4 | 0-1 | 7.69% | 13.0 |
| 5 | 1-0 | 7.34% | 13.62 |
| 6 | 2-2 | 6.27% | 15.94 |
| 7 | 0-2 | 5.89% | 16.99 |
| 8 | 2-0 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 0-0 | 5.03% | 19.89 |
| 10 | 1-3 | 4.38% | 22.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.03%
19.89
|
7.69%
13.0
|
5.89%
16.99
|
3.0%
33.31
|
1.15%
87.09
|
0.35%
284.66
|
| 1 |
7.34%
13.62
|
11.23%
8.9
|
8.59%
11.64
|
4.38%
22.82
|
1.68%
59.65
|
0.51%
194.93
|
| 2 |
5.36%
18.66
|
8.2%
12.19
|
6.27%
15.94
|
3.2%
31.26
|
1.22%
81.72
|
0.37%
267.02
|
| 3 |
2.61%
38.34
|
3.99%
25.06
|
3.05%
32.75
|
1.56%
64.23
|
0.6%
167.9
|
0.18%
548.85
|
| 4 |
0.95%
105.03
|
1.46%
68.65
|
1.11%
89.74
|
0.57%
175.96
|
0.22%
459.98
|
0.07%
1503.76
|
| 5 |
0.28%
359.71
|
0.43%
235.13
|
0.33%
307.31
|
0.17%
602.77
|
0.06%
1574.8
|
0.02%
5154.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.88%
·
公平：
113.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 5.03% | 19.89 |
| 1 | 15.04% | 6.65 |
| 2 | 22.48% | 4.45 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.75% | 5.97 |
| 5+ | 18.31% | 5.46 |
|
大球 2.5 57.46%
小球 2.5 42.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.02%
平局
25.82%
客隊 勝利
39.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.46%
小球 2.5
42.54%
雙方進球
是
60.15%
否
39.85%
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 | 6.41% 15.59 | 10.65% 9.39 | 82.94% 1.21 |
| -1.5 | 17.06% 5.86 | — | 82.94% 1.21 |
| -1.0 | 17.06% 5.86 | 19.23% 5.2 | 63.71% 1.57 |
| -0.5 | 36.29% 2.76 | — | 63.71% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.29% 2.76 | 24.33% 4.11 | 39.38% 2.54 |
| +0.5 | 60.62% 1.65 | — | 39.38% 2.54 |
| +1.0 | 60.62% 1.65 | 20.15% 4.96 | 19.22% 5.2 |
| +1.5 | 80.78% 1.24 | — | 19.22% 5.2 |
| +2.0 | 80.78% 1.24 | 11.69% 8.55 | 7.53% 13.28 |
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。
