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
28.98%
公平賠率
3.45
平局
25.29%
公平賠率
3.95
客隊 勝利
45.73%
公平賠率
2.19
最可能的比分
1 - 1
概率 11.0%
公平賠率 9.09
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 | 3.95 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.19 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.0% | 9.09 |
| 2 | 1-2 | 9.29% | 10.76 |
| 3 | 0-1 | 8.33% | 12.0 |
| 4 | 2-1 | 7.26% | 13.78 |
| 5 | 0-2 | 7.04% | 14.21 |
| 6 | 1-0 | 6.51% | 15.37 |
| 7 | 2-2 | 6.13% | 16.31 |
| 8 | 1-3 | 5.23% | 19.1 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 2-0 | 4.29% | 23.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
8.33%
12.0
|
7.04%
14.21
|
3.97%
25.22
|
1.68%
59.69
|
0.57%
176.58
|
| 1 |
6.51%
15.37
|
11.0%
9.09
|
9.29%
10.76
|
5.23%
19.1
|
2.21%
45.22
|
0.75%
133.78
|
| 2 |
4.29%
23.29
|
7.26%
13.78
|
6.13%
16.31
|
3.45%
28.95
|
1.46%
68.51
|
0.49%
202.72
|
| 3 |
1.89%
52.92
|
3.19%
31.32
|
2.7%
37.06
|
1.52%
65.79
|
0.64%
155.71
|
0.22%
460.62
|
| 4 |
0.62%
160.38
|
1.05%
94.89
|
0.89%
112.31
|
0.5%
199.36
|
0.21%
471.92
|
0.07%
1396.65
|
| 5 |
0.16%
607.53
|
0.28%
359.45
|
0.24%
425.35
|
0.13%
755.29
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5291.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.02%
·
公平：
98.33
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.98%
平局
25.29%
客隊 勝利
45.73%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
59.76%
否
40.24%
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 | 4.47% 22.39 | 8.52% 11.73 | 87.01% 1.15 |
| -1.5 | 12.99% 7.7 | — | 87.01% 1.15 |
| -1.0 | 12.99% 7.7 | 17.02% 5.87 | 69.99% 1.43 |
| -0.5 | 30.01% 3.33 | — | 69.99% 1.43 |
| 0 (PK) | 30.01% 3.33 | 23.81% 4.2 | 46.18% 2.17 |
| +0.5 | 53.82% 1.86 | — | 46.18% 2.17 |
| +1.0 | 53.82% 1.86 | 21.8% 4.59 | 24.38% 4.1 |
| +1.5 | 75.62% 1.32 | — | 24.38% 4.1 |
| +2.0 | 75.62% 1.32 | 13.97% 7.16 | 10.41% 9.61 |
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。
