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
29.44%
公平賠率
3.4
平局
26.12%
公平賠率
3.83
客隊 勝利
44.44%
公平賠率
2.25
最可能的比分
1 - 1
概率 11.56%
公平賠率 8.65
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 | 3.4 | — | |
| 平局 | 3.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.25 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.56% | 8.65 |
| 2 | 1-2 | 9.19% | 10.88 |
| 3 | 0-1 | 9.11% | 10.98 |
| 4 | 2-1 | 7.34% | 13.62 |
| 5 | 1-0 | 7.27% | 13.75 |
| 6 | 0-2 | 7.24% | 13.81 |
| 7 | 2-2 | 5.84% | 17.13 |
| 8 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 9 | 1-3 | 4.87% | 20.52 |
| 10 | 2-0 | 4.62% | 21.65 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
9.11%
10.98
|
7.24%
13.81
|
3.84%
26.06
|
1.53%
65.57
|
0.48%
206.19
|
| 1 |
7.27%
13.75
|
11.56%
8.65
|
9.19%
10.88
|
4.87%
20.52
|
1.94%
51.63
|
0.62%
162.36
|
| 2 |
4.62%
21.65
|
7.34%
13.62
|
5.84%
17.13
|
3.09%
32.32
|
1.23%
81.31
|
0.39%
255.69
|
| 3 |
1.96%
51.15
|
3.11%
32.17
|
2.47%
40.46
|
1.31%
76.35
|
0.52%
192.05
|
0.17%
603.86
|
| 4 |
0.62%
161.08
|
0.99%
101.32
|
0.78%
127.44
|
0.42%
240.44
|
0.17%
604.96
|
0.05%
1901.14
|
| 5 |
0.16%
634.12
|
0.25%
398.88
|
0.2%
501.76
|
0.11%
946.97
|
0.04%
2380.95
|
0.01%
7462.69
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.78%
·
公平：
127.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.44%
平局
26.12%
客隊 勝利
44.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
57.25%
否
42.75%
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 | 4.36% 22.96 | 8.63% 11.59 | 87.02% 1.15 |
| -1.5 | 12.98% 7.7 | — | 87.02% 1.15 |
| -1.0 | 12.98% 7.7 | 17.55% 5.7 | 69.47% 1.44 |
| -0.5 | 30.53% 3.28 | — | 69.47% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.53% 3.28 | 24.62% 4.06 | 44.85% 2.23 |
| +0.5 | 55.15% 1.81 | — | 44.85% 2.23 |
| +1.0 | 55.15% 1.81 | 21.97% 4.55 | 22.88% 4.37 |
| +1.5 | 77.12% 1.3 | — | 22.88% 4.37 |
| +2.0 | 77.12% 1.3 | 13.52% 7.4 | 9.36% 10.69 |
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。
