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
30.02%
公平賠率
3.33
平局
26.23%
公平賠率
3.81
客隊 勝利
43.75%
公平賠率
2.29
最可能的比分
1 - 1
概率 11.62%
公平賠率 8.6
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 | 3.33 | — | |
| 平局 | 3.81 | — | |
| 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 | 11.62% | 8.6 |
| 2 | 1-2 | 9.13% | 10.96 |
| 3 | 0-1 | 9.08% | 11.01 |
| 4 | 2-1 | 7.44% | 13.44 |
| 5 | 1-0 | 7.4% | 13.51 |
| 6 | 0-2 | 7.13% | 14.03 |
| 7 | 2-2 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 0-0 | 5.78% | 17.29 |
| 9 | 1-3 | 4.78% | 20.94 |
| 10 | 2-0 | 4.74% | 21.1 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.78%
17.29
|
9.08%
11.01
|
7.13%
14.03
|
3.73%
26.8
|
1.46%
68.29
|
0.46%
217.49
|
| 1 |
7.4%
13.51
|
11.62%
8.6
|
9.13%
10.96
|
4.78%
20.94
|
1.87%
53.35
|
0.59%
169.89
|
| 2 |
4.74%
21.1
|
7.44%
13.44
|
5.84%
17.12
|
3.06%
32.72
|
1.2%
83.36
|
0.38%
265.46
|
| 3 |
2.02%
49.46
|
3.17%
31.5
|
2.49%
40.13
|
1.3%
76.69
|
0.51%
195.39
|
0.16%
622.28
|
| 4 |
0.65%
154.56
|
1.02%
98.44
|
0.8%
125.41
|
0.42%
239.64
|
0.16%
610.5
|
0.05%
1945.53
|
| 5 |
0.17%
603.86
|
0.26%
384.62
|
0.2%
489.96
|
0.11%
936.33
|
0.04%
2386.63
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.76%
·
公平：
131.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.78% | 17.29 |
| 1 | 16.49% | 6.07 |
| 2 | 23.49% | 4.26 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 15.90% | 6.29 |
| 5+ | 16.02% | 6.24 |
|
大球 2.5 54.24%
小球 2.5 45.76%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.02%
平局
26.23%
客隊 勝利
43.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.24%
小球 2.5
45.76%
雙方進球
是
57.18%
否
42.82%
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 | 4.51% 22.18 | 8.83% 11.33 | 86.67% 1.15 |
| -1.5 | 13.33% 7.5 | — | 86.67% 1.15 |
| -1.0 | 13.33% 7.5 | 17.8% 5.62 | 68.87% 1.45 |
| -0.5 | 31.13% 3.21 | — | 68.87% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.13% 3.21 | 24.73% 4.04 | 44.14% 2.27 |
| +0.5 | 55.86% 1.79 | — | 44.14% 2.27 |
| +1.0 | 55.86% 1.79 | 21.83% 4.58 | 22.31% 4.48 |
| +1.5 | 77.69% 1.29 | — | 22.31% 4.48 |
| +2.0 | 77.69% 1.29 | 13.28% 7.53 | 9.03% 11.08 |
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。
