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
29.0%
公平賠率
3.45
平局
25.54%
公平賠率
3.92
客隊 勝利
45.46%
公平賠率
2.2
最可能的比分
1 - 1
概率 11.18%
公平賠率 8.94
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 | 3.45 | — | |
| 平局 | 3.92 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.2 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.18% | 8.94 |
| 2 | 1-2 | 9.28% | 10.77 |
| 3 | 0-1 | 8.6% | 11.63 |
| 4 | 2-1 | 7.27% | 13.76 |
| 5 | 0-2 | 7.14% | 14.01 |
| 6 | 1-0 | 6.74% | 14.84 |
| 7 | 2-2 | 6.03% | 16.58 |
| 8 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 9 | 1-3 | 5.14% | 19.47 |
| 10 | 2-0 | 4.38% | 22.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
8.6%
11.63
|
7.14%
14.01
|
3.95%
25.31
|
1.64%
60.99
|
0.54%
183.72
|
| 1 |
6.74%
14.84
|
11.18%
8.94
|
9.28%
10.77
|
5.14%
19.47
|
2.13%
46.92
|
0.71%
141.32
|
| 2 |
4.38%
22.84
|
7.27%
13.76
|
6.03%
16.58
|
3.34%
29.96
|
1.39%
72.18
|
0.46%
217.44
|
| 3 |
1.9%
52.7
|
3.15%
31.75
|
2.61%
38.25
|
1.45%
69.13
|
0.6%
166.58
|
0.2%
501.76
|
| 4 |
0.62%
162.15
|
1.02%
97.68
|
0.85%
117.7
|
0.47%
212.72
|
0.2%
512.56
|
0.06%
1543.21
|
| 5 |
0.16%
623.83
|
0.27%
375.66
|
0.22%
452.69
|
0.12%
818.33
|
0.05%
1972.39
|
0.02%
5952.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.94%
·
公平：
106.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大球 2.5 56.78%
小球 2.5 43.22%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.00%
平局
25.54%
客隊 勝利
45.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.78%
小球 2.5
43.22%
雙方進球
是
58.91%
否
41.09%
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 | 4.39% 22.77 | 8.51% 11.75 | 87.1% 1.15 |
| -1.5 | 12.9% 7.75 | — | 87.1% 1.15 |
| -1.0 | 12.9% 7.75 | 17.14% 5.83 | 69.95% 1.43 |
| -0.5 | 30.05% 3.33 | — | 69.95% 1.43 |
| 0 (PK) | 30.05% 3.33 | 24.06% 4.16 | 45.9% 2.18 |
| +0.5 | 54.1% 1.85 | — | 45.9% 2.18 |
| +1.0 | 54.1% 1.85 | 21.89% 4.57 | 24.0% 4.17 |
| +1.5 | 76.0% 1.32 | — | 24.0% 4.17 |
| +2.0 | 76.0% 1.32 | 13.88% 7.21 | 10.12% 9.88 |
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。
