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
28.61%
公平賠率
3.5
平局
25.49%
公平賠率
3.92
客隊 勝利
45.9%
公平賠率
2.18
最可能的比分
1 - 1
概率 11.16%
公平賠率 8.96
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 | 3.5 | — | |
| 平局 | 3.92 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 1-2 | 9.32% | 10.73 |
| 3 | 0-1 | 8.65% | 11.56 |
| 4 | 0-2 | 7.23% | 13.84 |
| 5 | 2-1 | 7.2% | 13.89 |
| 6 | 1-0 | 6.68% | 14.96 |
| 7 | 2-2 | 6.01% | 16.63 |
| 8 | 1-3 | 5.19% | 19.27 |
| 9 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 2-0 | 4.31% | 23.19 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
8.65%
11.56
|
7.23%
13.84
|
4.02%
24.86
|
1.68%
59.55
|
0.56%
178.28
|
| 1 |
6.68%
14.96
|
11.16%
8.96
|
9.32%
10.73
|
5.19%
19.27
|
2.17%
46.16
|
0.72%
138.2
|
| 2 |
4.31%
23.19
|
7.2%
13.89
|
6.01%
16.63
|
3.35%
29.88
|
1.4%
71.57
|
0.47%
214.27
|
| 3 |
1.85%
53.94
|
3.1%
32.3
|
2.59%
38.68
|
1.44%
69.49
|
0.6%
166.44
|
0.2%
498.26
|
| 4 |
0.6%
167.25
|
1.0%
100.15
|
0.83%
119.93
|
0.46%
215.47
|
0.19%
516.0
|
0.06%
1545.6
|
| 5 |
0.15%
648.09
|
0.26%
388.2
|
0.22%
464.9
|
0.12%
835.42
|
0.05%
2000.0
|
0.02%
5988.02
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.95%
·
公平：
105.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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
28.61%
平局
25.49%
客隊 勝利
45.90%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.78%
小球 2.5
43.22%
雙方進球
是
58.83%
否
41.17%
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 | 4.28% 23.39 | 8.37% 11.94 | 87.35% 1.14 |
| -1.5 | 12.65% 7.91 | — | 87.35% 1.14 |
| -1.0 | 12.65% 7.91 | 16.99% 5.89 | 70.36% 1.42 |
| -0.5 | 29.64% 3.37 | — | 70.36% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.64% 3.37 | 24.01% 4.17 | 46.36% 2.16 |
| +0.5 | 53.64% 1.86 | — | 46.36% 2.16 |
| +1.0 | 53.64% 1.86 | 21.99% 4.55 | 24.36% 4.1 |
| +1.5 | 75.64% 1.32 | — | 24.36% 4.1 |
| +2.0 | 75.64% 1.32 | 14.03% 7.13 | 10.33% 9.68 |
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。
