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
34.27%
公平賠率
2.92
平局
25.28%
公平賠率
3.96
客隊 勝利
40.44%
公平賠率
2.47
最可能的比分
1 - 1
概率 10.81%
公平賠率 9.25
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 | 2.92 | — | |
| 平局 | 3.96 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.47 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.81% | 9.25 |
| 2 | 1-2 | 8.7% | 11.49 |
| 3 | 2-1 | 8.05% | 12.42 |
| 4 | 0-1 | 7.25% | 13.79 |
| 5 | 1-0 | 6.71% | 14.9 |
| 6 | 2-2 | 6.48% | 15.43 |
| 7 | 0-2 | 5.84% | 17.13 |
| 8 | 2-0 | 5.0% | 20.0 |
| 9 | 1-3 | 4.67% | 21.42 |
| 10 | 0-0 | 4.5% | 22.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.5%
22.2
|
7.25%
13.79
|
5.84%
17.13
|
3.13%
31.91
|
1.26%
79.29
|
0.41%
246.24
|
| 1 |
6.71%
14.9
|
10.81%
9.25
|
8.7%
11.49
|
4.67%
21.42
|
1.88%
53.21
|
0.61%
165.26
|
| 2 |
5.0%
20.0
|
8.05%
12.42
|
6.48%
15.43
|
3.48%
28.75
|
1.4%
71.43
|
0.45%
221.83
|
| 3 |
2.48%
40.26
|
4.0%
25.01
|
3.22%
31.07
|
1.73%
57.89
|
0.7%
143.82
|
0.22%
446.63
|
| 4 |
0.93%
108.08
|
1.49%
67.14
|
1.2%
83.4
|
0.64%
155.4
|
0.26%
386.1
|
0.08%
1199.04
|
| 5 |
0.28%
362.71
|
0.44%
225.28
|
0.36%
279.88
|
0.19%
521.38
|
0.08%
1295.34
|
0.02%
4016.06
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.05%
·
公平：
95.18
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 4.50% | 22.20 |
| 1 | 13.97% | 7.16 |
| 2 | 21.65% | 4.62 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.34% | 5.77 |
| 5+ | 20.18% | 4.96 |
|
大球 2.5 59.88%
小球 2.5 40.12%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.27%
平局
25.28%
客隊 勝利
40.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.88%
小球 2.5
40.12%
雙方進球
是
61.98%
否
38.02%
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 | 6.38% 15.68 | 10.41% 9.61 | 83.21% 1.2 |
| -1.5 | 16.79% 5.96 | — | 83.21% 1.2 |
| -1.0 | 16.79% 5.96 | 18.71% 5.34 | 64.5% 1.55 |
| -0.5 | 35.5% 2.82 | — | 64.5% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.5% 2.82 | 23.81% 4.2 | 40.7% 2.46 |
| +0.5 | 59.3% 1.69 | — | 40.7% 2.46 |
| +1.0 | 59.3% 1.69 | 20.22% 4.95 | 20.48% 4.88 |
| +1.5 | 79.52% 1.26 | — | 20.48% 4.88 |
| +2.0 | 79.52% 1.26 | 12.16% 8.23 | 8.32% 12.01 |
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。
