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
28.05%
公平賠率
3.56
平局
25.37%
公平賠率
3.94
客隊 勝利
46.58%
公平賠率
2.15
最可能的比分
1 - 1
概率 11.1%
公平賠率 9.01
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 | 3.56 | — | |
| 平局 | 3.94 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.1% | 9.01 |
| 2 | 1-2 | 9.38% | 10.66 |
| 3 | 0-1 | 8.67% | 11.53 |
| 4 | 0-2 | 7.33% | 13.65 |
| 5 | 2-1 | 7.1% | 14.08 |
| 6 | 1-0 | 6.57% | 15.23 |
| 7 | 2-2 | 6.0% | 16.66 |
| 8 | 1-3 | 5.28% | 18.93 |
| 9 | 0-0 | 5.13% | 19.49 |
| 10 | 2-0 | 4.2% | 23.79 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.13%
19.49
|
8.67%
11.53
|
7.33%
13.65
|
4.13%
24.23
|
1.74%
57.35
|
0.59%
169.66
|
| 1 |
6.57%
15.23
|
11.1%
9.01
|
9.38%
10.66
|
5.28%
18.93
|
2.23%
44.8
|
0.75%
132.56
|
| 2 |
4.2%
23.79
|
7.1%
14.08
|
6.0%
16.66
|
3.38%
29.58
|
1.43%
70.0
|
0.48%
207.13
|
| 3 |
1.79%
55.77
|
3.03%
33.0
|
2.56%
39.05
|
1.44%
69.32
|
0.61%
164.07
|
0.21%
485.44
|
| 4 |
0.57%
174.28
|
0.97%
103.11
|
0.82%
122.04
|
0.46%
216.64
|
0.19%
512.82
|
0.07%
1517.45
|
| 5 |
0.15%
680.74
|
0.25%
402.74
|
0.21%
476.64
|
0.12%
846.02
|
0.05%
2004.01
|
0.02%
5917.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.98%
·
公平：
101.71
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.13% | 19.49 |
| 1 | 15.24% | 6.56 |
| 2 | 22.63% | 4.42 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.63% | 6.01 |
| 5+ | 17.97% | 5.56 |
|
大球 2.5 57.01%
小球 2.5 42.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.05%
平局
25.37%
客隊 勝利
46.58%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.01%
小球 2.5
42.99%
雙方進球
是
58.87%
否
41.13%
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 | 4.13% 24.2 | 8.18% 12.22 | 87.69% 1.14 |
| -1.5 | 12.31% 8.12 | — | 87.69% 1.14 |
| -1.0 | 12.31% 8.12 | 16.75% 5.97 | 70.94% 1.41 |
| -0.5 | 29.06% 3.44 | — | 70.94% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.06% 3.44 | 23.89% 4.19 | 47.05% 2.13 |
| +0.5 | 52.95% 1.89 | — | 47.05% 2.13 |
| +1.0 | 52.95% 1.89 | 22.11% 4.52 | 24.95% 4.01 |
| +1.5 | 75.05% 1.33 | — | 24.95% 4.01 |
| +2.0 | 75.05% 1.33 | 14.26% 7.01 | 10.68% 9.36 |
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。
