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
23.7%
公平賠率
4.22
平局
25.04%
公平賠率
3.99
客隊 勝利
51.26%
公平賠率
1.95
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 | 4.22 | — | |
| 平局 | 3.99 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.95 | — |
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 | 0-1 | 9.82% | 10.18 |
| 3 | 1-2 | 9.71% | 10.3 |
| 4 | 0-2 | 8.6% | 11.63 |
| 5 | 1-0 | 6.34% | 15.76 |
| 6 | 2-1 | 6.27% | 15.94 |
| 7 | 1-3 | 5.67% | 17.65 |
| 8 | 0-0 | 5.61% | 17.81 |
| 9 | 2-2 | 5.49% | 18.22 |
| 10 | 0-3 | 5.01% | 19.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.61%
17.81
|
9.82%
10.18
|
8.6%
11.63
|
5.01%
19.94
|
2.19%
45.59
|
0.77%
130.24
|
| 1 |
6.34%
15.76
|
11.1%
9.01
|
9.71%
10.3
|
5.67%
17.65
|
2.48%
40.34
|
0.87%
115.26
|
| 2 |
3.58%
27.9
|
6.27%
15.94
|
5.49%
18.22
|
3.2%
31.24
|
1.4%
71.4
|
0.49%
204.0
|
| 3 |
1.35%
74.08
|
2.36%
42.33
|
2.07%
48.38
|
1.21%
82.93
|
0.53%
189.57
|
0.18%
541.71
|
| 4 |
0.38%
262.19
|
0.67%
149.84
|
0.58%
171.23
|
0.34%
293.6
|
0.15%
671.14
|
0.05%
1915.71
|
| 5 |
0.09%
1160.09
|
0.15%
663.13
|
0.13%
757.58
|
0.08%
1298.7
|
0.03%
2967.36
|
0.01%
8474.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.02%
·
公平：
97.76
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.61% | 17.81 |
| 1 | 16.17% | 6.19 |
| 2 | 23.28% | 4.30 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 16.09% | 6.21 |
| 5+ | 16.50% | 6.06 |
|
大球 2.5 54.94%
小球 2.5 45.06%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
23.70%
平局
25.04%
客隊 勝利
51.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.94%
小球 2.5
45.06%
雙方進球
是
55.93%
否
44.07%
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 | 2.87% 34.86 | 6.61% 15.12 | 90.52% 1.1 |
| -1.5 | 9.48% 10.55 | — | 90.52% 1.1 |
| -1.0 | 9.48% 10.55 | 15.06% 6.64 | 75.46% 1.33 |
| -0.5 | 24.54% 4.07 | — | 75.46% 1.33 |
| 0 (PK) | 24.54% 4.07 | 23.57% 4.24 | 51.89% 1.93 |
| +0.5 | 48.11% 2.08 | — | 51.89% 1.93 |
| +1.0 | 48.11% 2.08 | 23.32% 4.29 | 28.57% 3.5 |
| +1.5 | 71.43% 1.4 | — | 28.57% 3.5 |
| +2.0 | 71.43% 1.4 | 15.86% 6.3 | 12.7% 7.87 |
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。
