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
34.89%
公平賠率
2.87
平局
24.95%
公平賠率
4.01
客隊 勝利
40.16%
公平賠率
2.49
最可能的比分
1 - 1
概率 10.5%
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 | 2.87 | — | |
| 平局 | 4.01 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.5% | 9.52 |
| 2 | 1-2 | 8.61% | 11.61 |
| 3 | 2-1 | 8.09% | 12.37 |
| 4 | 0-1 | 6.82% | 14.66 |
| 5 | 2-2 | 6.63% | 15.08 |
| 6 | 1-0 | 6.4% | 15.61 |
| 7 | 0-2 | 5.59% | 17.88 |
| 8 | 2-0 | 4.93% | 20.28 |
| 9 | 1-3 | 4.71% | 21.24 |
| 10 | 0-0 | 4.16% | 24.05 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.16%
24.05
|
6.82%
14.66
|
5.59%
17.88
|
3.06%
32.71
|
1.25%
79.78
|
0.41%
243.25
|
| 1 |
6.4%
15.61
|
10.5%
9.52
|
8.61%
11.61
|
4.71%
21.24
|
1.93%
51.81
|
0.63%
157.95
|
| 2 |
4.93%
20.28
|
8.09%
12.37
|
6.63%
15.08
|
3.63%
27.58
|
1.49%
67.28
|
0.49%
205.13
|
| 3 |
2.53%
39.5
|
4.15%
24.09
|
3.4%
29.38
|
1.86%
53.73
|
0.76%
131.06
|
0.25%
399.52
|
| 4 |
0.97%
102.61
|
1.6%
62.57
|
1.31%
76.3
|
0.72%
139.57
|
0.29%
340.37
|
0.1%
1037.34
|
| 5 |
0.3%
333.11
|
0.49%
203.13
|
0.4%
247.71
|
0.22%
453.1
|
0.09%
1104.97
|
0.03%
3367.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.18%
·
公平：
84.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
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
34.89%
平局
24.95%
客隊 勝利
40.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.59%
小球 2.5
38.41%
雙方進球
是
63.32%
否
36.68%
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 | 6.77% 14.77 | 10.64% 9.4 | 82.59% 1.21 |
| -1.5 | 17.41% 5.74 | — | 82.59% 1.21 |
| -1.0 | 17.41% 5.74 | 18.71% 5.34 | 63.88% 1.57 |
| -0.5 | 36.12% 2.77 | — | 63.88% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.12% 2.77 | 23.48% 4.26 | 40.4% 2.48 |
| +0.5 | 59.6% 1.68 | — | 40.4% 2.48 |
| +1.0 | 59.6% 1.68 | 19.93% 5.02 | 20.48% 4.88 |
| +1.5 | 79.52% 1.26 | — | 20.48% 4.88 |
| +2.0 | 79.52% 1.26 | 12.07% 8.29 | 8.41% 11.89 |
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。
