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
29.45%
公平賠率
3.4
平局
24.68%
公平賠率
4.05
客隊 勝利
45.87%
公平賠率
2.18
最可能的比分
1 - 1
概率 10.48%
公平賠率 9.54
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 | 3.4 | — | |
| 平局 | 4.05 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.48% | 9.54 |
| 2 | 1-2 | 9.23% | 10.84 |
| 3 | 0-1 | 7.54% | 13.26 |
| 4 | 2-1 | 7.29% | 13.73 |
| 5 | 0-2 | 6.64% | 15.07 |
| 6 | 2-2 | 6.41% | 15.6 |
| 7 | 1-0 | 5.96% | 16.79 |
| 8 | 1-3 | 5.41% | 18.48 |
| 9 | 0-0 | 4.29% | 23.34 |
| 10 | 2-0 | 4.14% | 24.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.29%
23.34
|
7.54%
13.26
|
6.64%
15.07
|
3.89%
25.68
|
1.71%
58.37
|
0.6%
165.81
|
| 1 |
5.96%
16.79
|
10.48%
9.54
|
9.23%
10.84
|
5.41%
18.48
|
2.38%
41.99
|
0.84%
119.3
|
| 2 |
4.14%
24.16
|
7.29%
13.73
|
6.41%
15.6
|
3.76%
26.59
|
1.66%
60.42
|
0.58%
171.64
|
| 3 |
1.92%
52.13
|
3.38%
29.62
|
2.97%
33.66
|
1.74%
57.38
|
0.77%
130.41
|
0.27%
370.51
|
| 4 |
0.67%
150.04
|
1.17%
85.24
|
1.03%
96.87
|
0.61%
165.13
|
0.27%
375.23
|
0.09%
1066.1
|
| 5 |
0.19%
539.67
|
0.33%
306.65
|
0.29%
348.43
|
0.17%
593.82
|
0.07%
1349.53
|
0.03%
3831.42
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.24%
·
公平：
80.42
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 | 82.8% | 17.2% |
| 1.5 | 52.52% | 47.48% |
| 2.5 | 25.87% | 74.13% |
| 3.5 | 10.24% | 89.76% |
| 4.5 | 3.36% | 96.64% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.29% | 23.34 |
| 1 | 13.50% | 7.41 |
| 2 | 21.26% | 4.70 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 17.58% | 5.69 |
| 5+ | 21.05% | 4.75 |
|
大球 2.5 60.96%
小球 2.5 39.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.45%
平局
24.68%
客隊 勝利
45.87%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.96%
小球 2.5
39.04%
雙方進球
是
62.17%
否
37.83%
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 | 4.84% 20.67 | 8.73% 11.45 | 86.43% 1.16 |
| -1.5 | 13.57% 7.37 | — | 86.43% 1.16 |
| -1.0 | 13.57% 7.37 | 16.9% 5.92 | 69.53% 1.44 |
| -0.5 | 30.47% 3.28 | — | 69.53% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.47% 3.28 | 23.22% 4.31 | 46.31% 2.16 |
| +0.5 | 53.69% 1.86 | — | 46.31% 2.16 |
| +1.0 | 53.69% 1.86 | 21.4% 4.67 | 24.91% 4.01 |
| +1.5 | 75.09% 1.33 | — | 24.91% 4.01 |
| +2.0 | 75.09% 1.33 | 14.0% 7.14 | 10.91% 9.17 |
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。
