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
25.53%
公平賠率
3.92
平局
24.74%
公平賠率
4.04
客隊 勝利
49.72%
公平賠率
2.01
最可能的比分
1 - 1
概率 10.79%
公平賠率 9.27
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 | 3.92 | — | |
| 平局 | 4.04 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.79% | 9.27 |
| 2 | 1-2 | 9.6% | 10.41 |
| 3 | 0-1 | 8.77% | 11.4 |
| 4 | 0-2 | 7.81% | 12.81 |
| 5 | 2-1 | 6.64% | 15.07 |
| 6 | 1-0 | 6.06% | 16.49 |
| 7 | 2-2 | 5.91% | 16.93 |
| 8 | 1-3 | 5.7% | 17.55 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 0-3 | 4.63% | 21.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
8.77%
11.4
|
7.81%
12.81
|
4.63%
21.58
|
2.06%
48.5
|
0.73%
136.24
|
| 1 |
6.06%
16.49
|
10.79%
9.27
|
9.6%
10.41
|
5.7%
17.55
|
2.54%
39.43
|
0.9%
110.77
|
| 2 |
3.73%
26.82
|
6.64%
15.07
|
5.91%
16.93
|
3.5%
28.53
|
1.56%
64.12
|
0.56%
180.12
|
| 3 |
1.53%
65.41
|
2.72%
36.75
|
2.42%
41.29
|
1.44%
69.59
|
0.64%
156.37
|
0.23%
439.37
|
| 4 |
0.47%
212.72
|
0.84%
119.5
|
0.74%
134.28
|
0.44%
226.3
|
0.2%
508.65
|
0.07%
1428.57
|
| 5 |
0.12%
865.05
|
0.21%
485.91
|
0.18%
545.85
|
0.11%
919.96
|
0.05%
2066.12
|
0.02%
5813.95
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.15%
·
公平：
86.63
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.53%
平局
24.74%
客隊 勝利
49.72%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
58.84%
否
41.16%
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 | 3.49% 28.62 | 7.31% 13.67 | 89.19% 1.12 |
| -1.5 | 10.81% 9.25 | — | 89.19% 1.12 |
| -1.0 | 10.81% 9.25 | 15.62% 6.4 | 73.58% 1.36 |
| -0.5 | 26.42% 3.78 | — | 73.58% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.42% 3.78 | 23.28% 4.3 | 50.3% 1.99 |
| +0.5 | 49.7% 2.01 | — | 50.3% 1.99 |
| +1.0 | 49.7% 2.01 | 22.6% 4.43 | 27.7% 3.61 |
| +1.5 | 72.3% 1.38 | — | 27.7% 3.61 |
| +2.0 | 72.3% 1.38 | 15.32% 6.53 | 12.38% 8.08 |
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。
