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
29.87%
公平賠率
3.35
平局
26.43%
公平賠率
3.78
客隊 勝利
43.69%
公平賠率
2.29
最可能的比分
1 - 1
概率 11.76%
公平賠率 8.5
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 | 3.35 | — | |
| 平局 | 3.78 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.29 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.76% | 8.5 |
| 2 | 0-1 | 9.33% | 10.72 |
| 3 | 1-2 | 9.11% | 10.97 |
| 4 | 1-0 | 7.59% | 13.18 |
| 5 | 2-1 | 7.41% | 13.5 |
| 6 | 0-2 | 7.23% | 13.83 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.74% | 17.42 |
| 9 | 2-0 | 4.78% | 20.92 |
| 10 | 1-3 | 4.71% | 21.24 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
9.33%
10.72
|
7.23%
13.83
|
3.74%
26.76
|
1.45%
69.07
|
0.45%
222.77
|
| 1 |
7.59%
13.18
|
11.76%
8.5
|
9.11%
10.97
|
4.71%
21.24
|
1.82%
54.81
|
0.57%
176.8
|
| 2 |
4.78%
20.92
|
7.41%
13.5
|
5.74%
17.42
|
2.97%
33.71
|
1.15%
87.0
|
0.36%
280.66
|
| 3 |
2.01%
49.82
|
3.11%
32.14
|
2.41%
41.47
|
1.25%
80.27
|
0.48%
207.17
|
0.15%
668.45
|
| 4 |
0.63%
158.15
|
0.98%
102.04
|
0.76%
131.67
|
0.39%
254.84
|
0.15%
657.46
|
0.05%
2123.14
|
| 5 |
0.16%
627.75
|
0.25%
404.86
|
0.19%
522.47
|
0.1%
1011.12
|
0.04%
2610.97
|
0.01%
8403.36
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.71%
·
公平：
140.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大球 2.5 53.29%
小球 2.5 46.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.87%
平局
26.43%
客隊 勝利
43.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.29%
小球 2.5
46.71%
雙方進球
是
56.43%
否
43.57%
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 | 4.4% 22.75 | 8.76% 11.42 | 86.85% 1.15 |
| -1.5 | 13.15% 7.6 | — | 86.85% 1.15 |
| -1.0 | 13.15% 7.6 | 17.84% 5.61 | 69.01% 1.45 |
| -0.5 | 30.99% 3.23 | — | 69.01% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.99% 3.23 | 24.93% 4.01 | 44.08% 2.27 |
| +0.5 | 55.92% 1.79 | — | 44.08% 2.27 |
| +1.0 | 55.92% 1.79 | 21.94% 4.56 | 22.14% 4.52 |
| +1.5 | 77.86% 1.28 | — | 22.14% 4.52 |
| +2.0 | 77.86% 1.28 | 13.25% 7.55 | 8.88% 11.26 |
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。
