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
33.34%
公平賠率
3.0
平局
25.11%
公平賠率
3.98
客隊 勝利
41.56%
公平賠率
2.41
最可能的比分
1 - 1
概率 10.68%
公平賠率 9.37
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 | 3.0 | — | |
| 平局 | 3.98 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.41 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.68% | 9.37 |
| 2 | 1-2 | 8.81% | 11.35 |
| 3 | 2-1 | 7.9% | 12.66 |
| 4 | 0-1 | 7.21% | 13.86 |
| 5 | 2-2 | 6.52% | 15.34 |
| 6 | 1-0 | 6.47% | 15.46 |
| 7 | 0-2 | 5.95% | 16.8 |
| 8 | 1-3 | 4.84% | 20.64 |
| 9 | 2-0 | 4.79% | 20.89 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
7.21%
13.86
|
5.95%
16.8
|
3.27%
30.55
|
1.35%
74.06
|
0.45%
224.42
|
| 1 |
6.47%
15.46
|
10.68%
9.37
|
8.81%
11.35
|
4.84%
20.64
|
2.0%
50.05
|
0.66%
151.65
|
| 2 |
4.79%
20.89
|
7.9%
12.66
|
6.52%
15.34
|
3.58%
27.9
|
1.48%
67.63
|
0.49%
204.92
|
| 3 |
2.36%
42.34
|
3.9%
25.66
|
3.22%
31.1
|
1.77%
56.55
|
0.73%
137.08
|
0.24%
415.45
|
| 4 |
0.87%
114.42
|
1.44%
69.35
|
1.19%
84.05
|
0.65%
152.84
|
0.27%
370.51
|
0.09%
1122.33
|
| 5 |
0.26%
386.55
|
0.43%
234.3
|
0.35%
284.01
|
0.19%
516.26
|
0.08%
1251.56
|
0.03%
3787.88
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.11%
·
公平：
89.94
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大球 2.5 60.53%
小球 2.5 39.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.34%
平局
25.11%
客隊 勝利
41.56%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.53%
小球 2.5
39.47%
雙方進球
是
62.4%
否
37.6%
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 | 6.1% 16.38 | 10.09% 9.91 | 83.81% 1.19 |
| -1.5 | 16.19% 6.18 | — | 83.81% 1.19 |
| -1.0 | 16.19% 6.18 | 18.33% 5.46 | 65.48% 1.53 |
| -0.5 | 34.52% 2.9 | — | 65.48% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.52% 2.9 | 23.63% 4.23 | 41.85% 2.39 |
| +0.5 | 58.15% 1.72 | — | 41.85% 2.39 |
| +1.0 | 58.15% 1.72 | 20.43% 4.89 | 21.42% 4.67 |
| +1.5 | 78.58% 1.27 | — | 21.42% 4.67 |
| +2.0 | 78.58% 1.27 | 12.54% 7.97 | 8.87% 11.27 |
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。
