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
28.0%
公平賠率
3.57
平局
25.99%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
46.01%
公平賠率
2.17
最可能的比分
1 - 1
概率 11.53%
公平賠率 8.68
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 | 3.57 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.53% | 8.68 |
| 2 | 0-1 | 9.37% | 10.67 |
| 3 | 1-2 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-2 | 7.59% | 13.17 |
| 5 | 1-0 | 7.11% | 14.06 |
| 6 | 2-1 | 7.09% | 14.11 |
| 7 | 0-0 | 5.78% | 17.29 |
| 8 | 2-2 | 5.74% | 17.42 |
| 9 | 1-3 | 5.04% | 19.84 |
| 10 | 2-0 | 4.38% | 22.85 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.78%
17.29
|
9.37%
10.67
|
7.59%
13.17
|
4.1%
24.4
|
1.66%
60.24
|
0.54%
185.94
|
| 1 |
7.11%
14.06
|
11.53%
8.68
|
9.34%
10.71
|
5.04%
19.84
|
2.04%
48.98
|
0.66%
151.17
|
| 2 |
4.38%
22.85
|
7.09%
14.11
|
5.74%
17.42
|
3.1%
32.25
|
1.26%
79.64
|
0.41%
245.76
|
| 3 |
1.79%
55.74
|
2.91%
34.41
|
2.35%
42.48
|
1.27%
78.67
|
0.51%
194.25
|
0.17%
599.52
|
| 4 |
0.55%
181.26
|
0.89%
111.89
|
0.72%
138.14
|
0.39%
255.82
|
0.16%
631.71
|
0.05%
1949.32
|
| 5 |
0.14%
736.92
|
0.22%
454.96
|
0.18%
561.48
|
0.1%
1039.5
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
7936.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.81%
·
公平：
123.64
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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
28.00%
平局
25.99%
客隊 勝利
46.01%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.24%
小球 2.5
45.76%
雙方進球
是
56.77%
否
43.23%
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 | 3.93% 25.44 | 8.11% 12.33 | 87.96% 1.14 |
| -1.5 | 12.04% 8.3 | — | 87.96% 1.14 |
| -1.0 | 12.04% 8.3 | 16.99% 5.89 | 70.97% 1.41 |
| -0.5 | 29.03% 3.44 | — | 70.97% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.03% 3.44 | 24.5% 4.08 | 46.47% 2.15 |
| +0.5 | 53.53% 1.87 | — | 46.47% 2.15 |
| +1.0 | 53.53% 1.87 | 22.38% 4.47 | 24.1% 4.15 |
| +1.5 | 75.9% 1.32 | — | 24.1% 4.15 |
| +2.0 | 75.9% 1.32 | 14.07% 7.11 | 10.03% 9.97 |
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。
