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
29.93%
公平賠率
3.34
平局
24.87%
公平賠率
4.02
客隊 勝利
45.19%
公平賠率
2.21
最可能的比分
1 - 1
概率 10.62%
公平賠率 9.42
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 | 3.34 | — | |
| 平局 | 4.02 | — | |
| 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 | 10.62% | 9.42 |
| 2 | 1-2 | 9.19% | 10.89 |
| 3 | 0-1 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 2-1 | 7.38% | 13.55 |
| 5 | 0-2 | 6.61% | 15.13 |
| 6 | 2-2 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 1-0 | 6.14% | 16.29 |
| 8 | 1-3 | 5.3% | 18.88 |
| 9 | 0-0 | 4.42% | 22.65 |
| 10 | 2-0 | 4.27% | 23.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.42%
22.65
|
7.64%
13.09
|
6.61%
15.13
|
3.81%
26.24
|
1.65%
60.68
|
0.57%
175.38
|
| 1 |
6.14%
16.29
|
10.62%
9.42
|
9.19%
10.89
|
5.3%
18.88
|
2.29%
43.65
|
0.79%
126.17
|
| 2 |
4.27%
23.44
|
7.38%
13.55
|
6.38%
15.67
|
3.68%
27.17
|
1.59%
62.81
|
0.55%
181.52
|
| 3 |
1.98%
50.59
|
3.42%
29.25
|
2.96%
33.81
|
1.71%
58.63
|
0.74%
135.56
|
0.26%
391.85
|
| 4 |
0.69%
145.6
|
1.19%
84.16
|
1.03%
97.3
|
0.59%
168.72
|
0.26%
390.17
|
0.09%
1127.4
|
| 5 |
0.19%
523.83
|
0.33%
302.76
|
0.29%
350.02
|
0.16%
606.8
|
0.07%
1402.52
|
0.02%
4048.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.17%
·
公平：
85.24
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.42% | 22.65 |
| 1 | 13.78% | 7.26 |
| 2 | 21.49% | 4.65 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 17.43% | 5.74 |
| 5+ | 20.53% | 4.87 |
|
大球 2.5 60.31%
小球 2.5 39.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.93%
平局
24.87%
客隊 勝利
45.19%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.31%
小球 2.5
39.68%
雙方進球
是
61.78%
否
38.22%
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 | 4.94% 20.24 | 8.9% 11.24 | 86.16% 1.16 |
| -1.5 | 13.84% 7.23 | — | 86.16% 1.16 |
| -1.0 | 13.84% 7.23 | 17.15% 5.83 | 69.02% 1.45 |
| -0.5 | 30.98% 3.23 | — | 69.02% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.98% 3.23 | 23.41% 4.27 | 45.61% 2.19 |
| +0.5 | 54.39% 1.84 | — | 45.61% 2.19 |
| +1.0 | 54.39% 1.84 | 21.34% 4.69 | 24.27% 4.12 |
| +1.5 | 75.73% 1.32 | — | 24.27% 4.12 |
| +2.0 | 75.73% 1.32 | 13.78% 7.26 | 10.49% 9.53 |
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。
