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
22.83%
公平賠率
4.38
平局
24.78%
公平賠率
4.04
客隊 勝利
52.39%
公平賠率
1.91
最可能的比分
1 - 1
概率 10.98%
公平賠率 9.11
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 | 4.38 | — | |
| 平局 | 4.04 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.98% | 9.11 |
| 2 | 0-1 | 9.89% | 10.11 |
| 3 | 1-2 | 9.77% | 10.23 |
| 4 | 0-2 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 1-0 | 6.17% | 16.21 |
| 6 | 2-1 | 6.09% | 16.41 |
| 7 | 1-3 | 5.8% | 17.25 |
| 8 | 0-0 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 2-2 | 5.42% | 18.44 |
| 10 | 0-3 | 5.22% | 19.14 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.56%
17.99
|
9.89%
10.11
|
8.8%
11.36
|
5.22%
19.14
|
2.32%
43.02
|
0.83%
120.83
|
| 1 |
6.17%
16.21
|
10.98%
9.11
|
9.77%
10.23
|
5.8%
17.25
|
2.58%
38.75
|
0.92%
108.86
|
| 2 |
3.42%
29.21
|
6.09%
16.41
|
5.42%
18.44
|
3.22%
31.07
|
1.43%
69.83
|
0.51%
196.16
|
| 3 |
1.27%
78.94
|
2.25%
44.35
|
2.01%
49.83
|
1.19%
83.98
|
0.53%
188.71
|
0.19%
530.22
|
| 4 |
0.35%
284.5
|
0.63%
159.82
|
0.56%
179.57
|
0.33%
302.66
|
0.15%
680.27
|
0.05%
1912.05
|
| 5 |
0.08%
1282.05
|
0.14%
719.94
|
0.12%
809.06
|
0.07%
1362.4
|
0.03%
3067.48
|
0.01%
8620.69
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.09%
·
公平：
92.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.56% | 17.99 |
| 1 | 16.06% | 6.23 |
| 2 | 23.21% | 4.31 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 16.15% | 6.19 |
| 5+ | 16.66% | 6.00 |
|
大球 2.5 55.17%
小球 2.5 44.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.83%
平局
24.78%
客隊 勝利
52.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.17%
小球 2.5
44.83%
雙方進球
是
55.74%
否
44.26%
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 | 2.68% 37.36 | 6.32% 15.83 | 91.01% 1.1 |
| -1.5 | 8.99% 11.12 | — | 91.01% 1.1 |
| -1.0 | 8.99% 11.12 | 14.64% 6.83 | 76.37% 1.31 |
| -0.5 | 23.63% 4.23 | — | 76.37% 1.31 |
| 0 (PK) | 23.63% 4.23 | 23.31% 4.29 | 53.06% 1.88 |
| +0.5 | 46.94% 2.13 | — | 53.06% 1.88 |
| +1.0 | 46.94% 2.13 | 23.47% 4.26 | 29.59% 3.38 |
| +1.5 | 70.41% 1.42 | — | 29.59% 3.38 |
| +2.0 | 70.41% 1.42 | 16.24% 6.16 | 13.35% 7.49 |
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。
