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
32.23%
公平賠率
3.1
平局
25.84%
公平賠率
3.87
客隊 勝利
41.93%
公平賠率
2.39
最可能的比分
1 - 1
概率 11.3%
公平賠率 8.85
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 | 3.1 | — | |
| 平局 | 3.87 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.3% | 8.85 |
| 2 | 1-2 | 8.93% | 11.2 |
| 3 | 0-1 | 8.19% | 12.21 |
| 4 | 2-1 | 7.8% | 12.83 |
| 5 | 1-0 | 7.15% | 13.98 |
| 6 | 0-2 | 6.47% | 15.46 |
| 7 | 2-2 | 6.16% | 16.24 |
| 8 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 9 | 2-0 | 4.93% | 20.27 |
| 10 | 1-3 | 4.7% | 21.27 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
8.19%
12.21
|
6.47%
15.46
|
3.41%
29.36
|
1.35%
74.32
|
0.43%
235.18
|
| 1 |
7.15%
13.98
|
11.3%
8.85
|
8.93%
11.2
|
4.7%
21.27
|
1.86%
53.85
|
0.59%
170.42
|
| 2 |
4.93%
20.27
|
7.8%
12.83
|
6.16%
16.24
|
3.24%
30.83
|
1.28%
78.05
|
0.4%
246.97
|
| 3 |
2.27%
44.06
|
3.59%
27.88
|
2.83%
35.3
|
1.49%
67.02
|
0.59%
169.66
|
0.19%
537.06
|
| 4 |
0.78%
127.7
|
1.24%
80.83
|
0.98%
102.31
|
0.51%
194.25
|
0.2%
491.88
|
0.06%
1555.21
|
| 5 |
0.22%
462.75
|
0.34%
292.83
|
0.27%
370.64
|
0.14%
703.73
|
0.06%
1782.53
|
0.02%
5649.72
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.87%
·
公平：
115.46
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大球 2.5 56.78%
小球 2.5 43.22%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.23%
平局
25.84%
客隊 勝利
41.93%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.78%
小球 2.5
43.22%
雙方進球
是
59.43%
否
40.57%
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 | 5.4% 18.53 | 9.65% 10.36 | 84.95% 1.18 |
| -1.5 | 15.05% 6.64 | — | 84.95% 1.18 |
| -1.0 | 15.05% 6.64 | 18.36% 5.45 | 66.59% 1.5 |
| -0.5 | 33.41% 2.99 | — | 66.59% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.41% 2.99 | 24.35% 4.11 | 42.24% 2.37 |
| +0.5 | 57.76% 1.73 | — | 42.24% 2.37 |
| +1.0 | 57.76% 1.73 | 21.02% 4.76 | 21.23% 4.71 |
| +1.5 | 78.77% 1.27 | — | 21.23% 4.71 |
| +2.0 | 78.77% 1.27 | 12.65% 7.9 | 8.57% 11.67 |
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。
