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
25.65%
公平賠率
3.9
平局
26.97%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
47.38%
公平賠率
2.11
最可能的比分
1 - 1
概率 12.11%
公平賠率 8.26
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 | 3.9 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 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 | 12.11% | 8.26 |
| 2 | 0-1 | 11.21% | 8.92 |
| 3 | 1-2 | 9.32% | 10.73 |
| 4 | 0-2 | 8.63% | 11.58 |
| 5 | 1-0 | 7.86% | 12.72 |
| 6 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 7 | 2-1 | 6.54% | 15.29 |
| 8 | 2-2 | 5.03% | 19.86 |
| 9 | 1-3 | 4.79% | 20.89 |
| 10 | 0-3 | 4.43% | 22.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
11.21%
8.92
|
8.63%
11.58
|
4.43%
22.57
|
1.71%
58.61
|
0.53%
190.29
|
| 1 |
7.86%
12.72
|
12.11%
8.26
|
9.32%
10.73
|
4.79%
20.89
|
1.84%
54.27
|
0.57%
176.21
|
| 2 |
4.25%
23.55
|
6.54%
15.29
|
5.03%
19.86
|
2.58%
38.69
|
1.0%
100.5
|
0.31%
326.26
|
| 3 |
1.53%
65.42
|
2.35%
42.48
|
1.81%
55.17
|
0.93%
107.48
|
0.36%
279.17
|
0.11%
906.62
|
| 4 |
0.41%
242.31
|
0.64%
157.33
|
0.49%
204.33
|
0.25%
398.09
|
0.1%
1034.13
|
0.03%
3355.7
|
| 5 |
0.09%
1122.33
|
0.14%
728.33
|
0.11%
946.07
|
0.05%
1841.62
|
0.02%
4784.69
|
0.01%
15625.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.59%
·
公平：
168.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大球 2.5 48.66%
小球 2.5 51.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.65%
平局
26.97%
客隊 勝利
47.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.66%
小球 2.5
51.34%
雙方進球
是
51.88%
否
48.12%
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 | 2.99% 33.43 | 7.15% 13.99 | 89.86% 1.11 |
| -1.5 | 10.14% 9.86 | — | 89.86% 1.11 |
| -1.0 | 10.14% 9.86 | 16.49% 6.07 | 73.37% 1.36 |
| -0.5 | 26.63% 3.76 | — | 73.37% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.63% 3.76 | 25.46% 3.93 | 47.92% 2.09 |
| +0.5 | 52.08% 1.92 | — | 47.92% 2.09 |
| +1.0 | 52.08% 1.92 | 23.51% 4.25 | 24.41% 4.1 |
| +1.5 | 75.59% 1.32 | — | 24.41% 4.1 |
| +2.0 | 75.59% 1.32 | 14.53% 6.88 | 9.87% 10.13 |
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。
