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
29.8%
公平賠率
3.36
平局
25.05%
公平賠率
3.99
客隊 勝利
45.15%
公平賠率
2.21
最可能的比分
1 - 1
概率 10.77%
公平賠率 9.29
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 | 3.36 | — | |
| 平局 | 3.99 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.77% | 9.29 |
| 2 | 1-2 | 9.21% | 10.86 |
| 3 | 0-1 | 7.86% | 12.72 |
| 4 | 2-1 | 7.38% | 13.56 |
| 5 | 0-2 | 6.72% | 14.88 |
| 6 | 2-2 | 6.31% | 15.86 |
| 7 | 1-0 | 6.3% | 15.88 |
| 8 | 1-3 | 5.25% | 19.06 |
| 9 | 0-0 | 4.6% | 21.76 |
| 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 |
4.6%
21.76
|
7.86%
12.72
|
6.72%
14.88
|
3.83%
26.11
|
1.64%
61.07
|
0.56%
178.57
|
| 1 |
6.3%
15.88
|
10.77%
9.29
|
9.21%
10.86
|
5.25%
19.06
|
2.24%
44.58
|
0.77%
130.34
|
| 2 |
4.31%
23.19
|
7.38%
13.56
|
6.31%
15.86
|
3.59%
27.82
|
1.54%
65.08
|
0.53%
190.29
|
| 3 |
1.97%
50.77
|
3.37%
29.69
|
2.88%
34.73
|
1.64%
60.92
|
0.7%
142.51
|
0.24%
416.67
|
| 4 |
0.67%
148.24
|
1.15%
86.69
|
0.99%
101.39
|
0.56%
177.87
|
0.24%
416.15
|
0.08%
1216.55
|
| 5 |
0.18%
541.13
|
0.32%
316.36
|
0.27%
370.1
|
0.15%
649.35
|
0.07%
1517.45
|
0.02%
4444.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.11%
·
公平：
90.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.60% | 21.76 |
| 1 | 14.16% | 7.06 |
| 2 | 21.80% | 4.59 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 17.23% | 5.80 |
| 5+ | 19.84% | 5.04 |
|
大球 2.5 59.45%
小球 2.5 40.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.80%
平局
25.05%
客隊 勝利
45.15%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.45%
小球 2.5
40.55%
雙方進球
是
61.1%
否
38.9%
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 | 4.83% 20.69 | 8.84% 11.32 | 86.33% 1.16 |
| -1.5 | 13.67% 7.31 | — | 86.33% 1.16 |
| -1.0 | 13.67% 7.31 | 17.18% 5.82 | 69.14% 1.45 |
| -0.5 | 30.86% 3.24 | — | 69.14% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.86% 3.24 | 23.57% 4.24 | 45.57% 2.19 |
| +0.5 | 54.43% 1.84 | — | 45.57% 2.19 |
| +1.0 | 54.43% 1.84 | 21.45% 4.66 | 24.12% 4.15 |
| +1.5 | 75.88% 1.32 | — | 24.12% 4.15 |
| +2.0 | 75.88% 1.32 | 13.77% 7.26 | 10.35% 9.66 |
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。
