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
30.55%
公平賠率
3.27
平局
24.89%
公平賠率
4.02
客隊 勝利
44.56%
公平賠率
2.24
最可能的比分
1 - 1
概率 10.6%
公平賠率 9.43
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 | 3.27 | — | |
| 平局 | 4.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.24 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.6% | 9.43 |
| 2 | 1-2 | 9.12% | 10.97 |
| 3 | 0-1 | 7.52% | 13.3 |
| 4 | 2-1 | 7.47% | 13.38 |
| 5 | 0-2 | 6.47% | 15.46 |
| 6 | 2-2 | 6.43% | 15.56 |
| 7 | 1-0 | 6.16% | 16.22 |
| 8 | 1-3 | 5.23% | 19.13 |
| 9 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
| 10 | 2-0 | 4.35% | 23.01 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
7.52%
13.3
|
6.47%
15.46
|
3.71%
26.97
|
1.59%
62.72
|
0.55%
182.35
|
| 1 |
6.16%
16.22
|
10.6%
9.43
|
9.12%
10.97
|
5.23%
19.13
|
2.25%
44.49
|
0.77%
129.32
|
| 2 |
4.35%
23.01
|
7.47%
13.38
|
6.43%
15.56
|
3.69%
27.13
|
1.58%
63.1
|
0.55%
183.42
|
| 3 |
2.04%
48.96
|
3.51%
28.46
|
3.02%
33.1
|
1.73%
57.73
|
0.74%
134.26
|
0.26%
390.32
|
| 4 |
0.72%
138.89
|
1.24%
80.75
|
1.06%
93.9
|
0.61%
163.77
|
0.26%
380.81
|
0.09%
1107.42
|
| 5 |
0.2%
492.61
|
0.35%
286.37
|
0.3%
333.0
|
0.17%
580.72
|
0.07%
1351.35
|
0.03%
3921.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.17%
·
公平：
85.3
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.42% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大球 2.5 60.53%
小球 2.5 39.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.55%
平局
24.89%
客隊 勝利
44.56%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.53%
小球 2.5
39.47%
雙方進球
是
62.05%
否
37.95%
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 | 5.16% 19.39 | 9.11% 10.97 | 85.73% 1.17 |
| -1.5 | 14.27% 7.01 | — | 85.73% 1.17 |
| -1.0 | 14.27% 7.01 | 17.35% 5.76 | 68.38% 1.46 |
| -0.5 | 31.62% 3.16 | — | 68.38% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.62% 3.16 | 23.42% 4.27 | 44.95% 2.22 |
| +0.5 | 55.05% 1.82 | — | 44.95% 2.22 |
| +1.0 | 55.05% 1.82 | 21.17% 4.72 | 23.79% 4.2 |
| +1.5 | 76.21% 1.31 | — | 23.79% 4.2 |
| +2.0 | 76.21% 1.31 | 13.56% 7.37 | 10.22% 9.78 |
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。
