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
35.3%
公平賠率
2.83
平局
24.96%
公平賠率
4.01
客隊 勝利
39.74%
公平賠率
2.52
最可能的比分
1 - 1
概率 10.51%
公平賠率 9.52
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 | 2.83 | — | |
| 平局 | 4.01 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.52 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.51% | 9.52 |
| 2 | 1-2 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 2-1 | 8.14% | 12.28 |
| 4 | 0-1 | 6.78% | 14.75 |
| 5 | 2-2 | 6.64% | 15.07 |
| 6 | 1-0 | 6.45% | 15.51 |
| 7 | 0-2 | 5.52% | 18.1 |
| 8 | 2-0 | 5.0% | 20.02 |
| 9 | 1-3 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 3-1 | 4.21% | 23.77 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.16%
24.05
|
6.78%
14.75
|
5.52%
18.1
|
3.0%
33.32
|
1.22%
81.75
|
0.4%
250.75
|
| 1 |
6.45%
15.51
|
10.51%
9.52
|
8.56%
11.68
|
4.65%
21.49
|
1.9%
52.75
|
0.62%
161.79
|
| 2 |
5.0%
20.02
|
8.14%
12.28
|
6.64%
15.07
|
3.61%
27.73
|
1.47%
68.06
|
0.48%
208.77
|
| 3 |
2.58%
38.74
|
4.21%
23.77
|
3.43%
29.17
|
1.86%
53.68
|
0.76%
131.73
|
0.25%
404.04
|
| 4 |
1.0%
99.99
|
1.63%
61.34
|
1.33%
75.27
|
0.72%
138.52
|
0.29%
339.9
|
0.1%
1042.75
|
| 5 |
0.31%
322.58
|
0.51%
197.86
|
0.41%
242.78
|
0.22%
446.83
|
0.09%
1096.49
|
0.03%
3367.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.18%
·
公平：
85.07
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.16% | 24.05 |
| 1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 21.03% | 4.76 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 17.72% | 5.64 |
| 5+ | 21.58% | 4.63 |
|
大球 2.5 61.59%
小球 2.5 38.41%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.30%
平局
24.96%
客隊 勝利
39.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.59%
小球 2.5
38.41%
雙方進球
是
63.34%
否
36.66%
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 | 6.92% 14.45 | 10.78% 9.28 | 82.3% 1.22 |
| -1.5 | 17.7% 5.65 | — | 82.3% 1.22 |
| -1.0 | 17.7% 5.65 | 18.84% 5.31 | 63.46% 1.58 |
| -0.5 | 36.54% 2.74 | — | 63.46% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.54% 2.74 | 23.49% 4.26 | 39.97% 2.5 |
| +0.5 | 60.03% 1.67 | — | 39.97% 2.5 |
| +1.0 | 60.03% 1.67 | 19.81% 5.05 | 20.16% 4.96 |
| +1.5 | 79.84% 1.25 | — | 20.16% 4.96 |
| +2.0 | 79.84% 1.25 | 11.92% 8.39 | 8.24% 12.14 |
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。
