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
24.49%
公平賠率
4.08
平局
25.66%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
49.85%
公平賠率
2.01
最可能的比分
1 - 1
概率 11.44%
公平賠率 8.74
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 | 4.08 | — | |
| 平局 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.44% | 8.74 |
| 2 | 0-1 | 10.22% | 9.79 |
| 3 | 1-2 | 9.61% | 10.4 |
| 4 | 0-2 | 8.58% | 11.65 |
| 5 | 1-0 | 6.81% | 14.68 |
| 6 | 2-1 | 6.41% | 15.61 |
| 7 | 0-0 | 6.08% | 16.44 |
| 8 | 1-3 | 5.38% | 18.58 |
| 9 | 2-2 | 5.38% | 18.58 |
| 10 | 0-3 | 4.81% | 20.81 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.08%
16.44
|
10.22%
9.79
|
8.58%
11.65
|
4.81%
20.81
|
2.02%
49.54
|
0.68%
147.45
|
| 1 |
6.81%
14.68
|
11.44%
8.74
|
9.61%
10.4
|
5.38%
18.58
|
2.26%
44.24
|
0.76%
131.65
|
| 2 |
3.81%
26.22
|
6.41%
15.61
|
5.38%
18.58
|
3.01%
33.18
|
1.27%
79.0
|
0.43%
235.07
|
| 3 |
1.42%
70.23
|
2.39%
41.8
|
2.01%
49.77
|
1.13%
88.87
|
0.47%
211.6
|
0.16%
629.72
|
| 4 |
0.4%
250.82
|
0.67%
149.3
|
0.56%
177.75
|
0.32%
317.36
|
0.13%
755.86
|
0.04%
2247.19
|
| 5 |
0.09%
1119.82
|
0.15%
666.67
|
0.13%
793.65
|
0.07%
1416.43
|
0.03%
3378.38
|
0.01%
10000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.86%
·
公平：
115.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.08% | 16.44 |
| 1 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 23.84% | 4.20 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 15.57% | 6.42 |
| 5+ | 15.23% | 6.57 |
|
大球 2.5 53.05%
小球 2.5 46.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.49%
平局
25.66%
客隊 勝利
49.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.05%
小球 2.5
46.95%
雙方進球
是
54.82%
否
45.18%
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 | 2.96% 33.84 | 6.85% 14.61 | 90.2% 1.11 |
| -1.5 | 9.8% 10.2 | — | 90.2% 1.11 |
| -1.0 | 9.8% 10.2 | 15.57% 6.42 | 74.62% 1.34 |
| -0.5 | 25.37% 3.94 | — | 74.62% 1.34 |
| 0 (PK) | 25.37% 3.94 | 24.17% 4.14 | 50.45% 1.98 |
| +0.5 | 49.55% 2.02 | — | 50.45% 1.98 |
| +1.0 | 49.55% 2.02 | 23.36% 4.28 | 27.09% 3.69 |
| +1.5 | 72.91% 1.37 | — | 27.09% 3.69 |
| +2.0 | 72.91% 1.37 | 15.4% 6.49 | 11.69% 8.56 |
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。
