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
28.1%
公平賠率
3.56
平局
26.74%
公平賠率
3.74
客隊 勝利
45.16%
公平賠率
2.21
最可能的比分
1 - 1
概率 11.97%
公平賠率 8.35
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 | 3.56 | — | |
| 平局 | 3.74 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.97% | 8.35 |
| 2 | 0-1 | 10.14% | 9.86 |
| 3 | 1-2 | 9.22% | 10.85 |
| 4 | 0-2 | 7.81% | 12.8 |
| 5 | 1-0 | 7.77% | 12.86 |
| 6 | 2-1 | 7.06% | 14.16 |
| 7 | 0-0 | 6.59% | 15.18 |
| 8 | 2-2 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 1-3 | 4.73% | 21.13 |
| 10 | 2-0 | 4.59% | 21.8 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.59%
15.18
|
10.14%
9.86
|
7.81%
12.8
|
4.01%
24.94
|
1.54%
64.78
|
0.48%
210.3
|
| 1 |
7.77%
12.86
|
11.97%
8.35
|
9.22%
10.85
|
4.73%
21.13
|
1.82%
54.89
|
0.56%
178.22
|
| 2 |
4.59%
21.8
|
7.06%
14.16
|
5.44%
18.39
|
2.79%
35.82
|
1.07%
93.04
|
0.33%
302.11
|
| 3 |
1.8%
55.44
|
2.78%
36.0
|
2.14%
46.75
|
1.1%
91.07
|
0.42%
236.52
|
0.13%
768.05
|
| 4 |
0.53%
187.9
|
0.82%
122.03
|
0.63%
158.48
|
0.32%
308.74
|
0.12%
801.92
|
0.04%
2604.17
|
| 5 |
0.13%
796.18
|
0.19%
517.06
|
0.15%
671.59
|
0.08%
1308.9
|
0.03%
3401.36
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.64%
·
公平：
155.79
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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 | 6.59% | 15.18 |
| 1 | 17.92% | 5.58 |
| 2 | 24.37% | 4.10 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 15.02% | 6.66 |
| 5+ | 14.01% | 7.14 |
|
大球 2.5 51.13%
小球 2.5 48.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.10%
平局
26.74%
客隊 勝利
45.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.13%
小球 2.5
48.87%
雙方進球
是
54.42%
否
45.58%
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 | 3.75% 26.65 | 8.08% 12.38 | 88.17% 1.13 |
| -1.5 | 11.83% 8.45 | — | 88.17% 1.13 |
| -1.0 | 11.83% 8.45 | 17.33% 5.77 | 70.84% 1.41 |
| -0.5 | 29.16% 3.43 | — | 70.84% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.16% 3.43 | 25.23% 3.96 | 45.61% 2.19 |
| +0.5 | 54.39% 1.84 | — | 45.61% 2.19 |
| +1.0 | 54.39% 1.84 | 22.62% 4.42 | 22.99% 4.35 |
| +1.5 | 77.01% 1.3 | — | 22.99% 4.35 |
| +2.0 | 77.01% 1.3 | 13.76% 7.27 | 9.23% 10.83 |
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。
