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
26.02%
公平賠率
3.84
平局
26.24%
公平賠率
3.81
客隊 勝利
47.74%
公平賠率
2.09
最可能的比分
1 - 1
概率 11.73%
公平賠率 8.52
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 | 3.84 | — | |
| 平局 | 3.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.73% | 8.52 |
| 2 | 0-1 | 10.29% | 9.72 |
| 3 | 1-2 | 9.45% | 10.59 |
| 4 | 0-2 | 8.29% | 12.07 |
| 5 | 1-0 | 7.29% | 13.72 |
| 6 | 2-1 | 6.69% | 14.95 |
| 7 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 8 | 2-2 | 5.38% | 18.57 |
| 9 | 1-3 | 5.07% | 19.73 |
| 10 | 0-3 | 4.45% | 22.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
10.29%
9.72
|
8.29%
12.07
|
4.45%
22.49
|
1.79%
55.88
|
0.58%
173.52
|
| 1 |
7.29%
13.72
|
11.73%
8.52
|
9.45%
10.59
|
5.07%
19.73
|
2.04%
49.01
|
0.66%
152.21
|
| 2 |
4.15%
24.07
|
6.69%
14.95
|
5.38%
18.57
|
2.89%
34.61
|
1.16%
85.98
|
0.37%
267.02
|
| 3 |
1.58%
63.35
|
2.54%
39.35
|
2.05%
48.88
|
1.1%
91.08
|
0.44%
226.3
|
0.14%
702.74
|
| 4 |
0.45%
222.27
|
0.72%
138.06
|
0.58%
171.5
|
0.31%
319.59
|
0.13%
794.28
|
0.04%
2463.05
|
| 5 |
0.1%
974.66
|
0.17%
605.69
|
0.13%
752.45
|
0.07%
1402.52
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
10869.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.74%
·
公平：
135.65
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大球 2.5 51.85%
小球 2.5 48.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.02%
平局
26.24%
客隊 勝利
47.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
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 | 3.26% 30.66 | 7.36% 13.6 | 89.38% 1.12 |
| -1.5 | 10.62% 9.42 | — | 89.38% 1.12 |
| -1.0 | 10.62% 9.42 | 16.37% 6.11 | 73.02% 1.37 |
| -0.5 | 26.98% 3.71 | — | 73.02% 1.37 |
| 0 (PK) | 26.98% 3.71 | 24.74% 4.04 | 48.27% 2.07 |
| +0.5 | 51.73% 1.93 | — | 48.27% 2.07 |
| +1.0 | 51.73% 1.93 | 23.11% 4.33 | 25.16% 3.97 |
| +1.5 | 74.84% 1.34 | — | 25.16% 3.97 |
| +2.0 | 74.84% 1.34 | 14.67% 6.82 | 10.49% 9.53 |
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。
