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
25.24%
公平賠率
3.96
平局
24.59%
公平賠率
4.07
客隊 勝利
50.18%
公平賠率
1.99
最可能的比分
1 - 1
概率 10.7%
公平賠率 9.35
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 | 3.96 | — | |
| 平局 | 4.07 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.99 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.7% | 9.35 |
| 2 | 1-2 | 9.63% | 10.39 |
| 3 | 0-1 | 8.7% | 11.5 |
| 4 | 0-2 | 7.83% | 12.78 |
| 5 | 2-1 | 6.58% | 15.2 |
| 6 | 1-0 | 5.94% | 16.83 |
| 7 | 2-2 | 5.92% | 16.89 |
| 8 | 1-3 | 5.78% | 17.31 |
| 9 | 0-0 | 4.83% | 20.7 |
| 10 | 0-3 | 4.7% | 21.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.83%
20.7
|
8.7%
11.5
|
7.83%
12.78
|
4.7%
21.29
|
2.11%
47.32
|
0.76%
131.44
|
| 1 |
5.94%
16.83
|
10.7%
9.35
|
9.63%
10.39
|
5.78%
17.31
|
2.6%
38.47
|
0.94%
106.86
|
| 2 |
3.65%
27.36
|
6.58%
15.2
|
5.92%
16.89
|
3.55%
28.15
|
1.6%
62.55
|
0.58%
173.76
|
| 3 |
1.5%
66.73
|
2.7%
37.07
|
2.43%
41.19
|
1.46%
68.66
|
0.66%
152.58
|
0.24%
423.73
|
| 4 |
0.46%
217.01
|
0.83%
120.57
|
0.75%
133.96
|
0.45%
223.26
|
0.2%
496.28
|
0.07%
1377.41
|
| 5 |
0.11%
881.83
|
0.2%
490.2
|
0.18%
544.66
|
0.11%
907.44
|
0.05%
2016.13
|
0.02%
5617.98
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.21%
·
公平：
82.95
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 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.83% | 20.70 |
| 1 | 14.64% | 6.83 |
| 2 | 22.18% | 4.51 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.97% | 5.89 |
| 5+ | 18.98% | 5.27 |
|
大球 2.5 58.35%
小球 2.5 41.65%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.24%
平局
24.59%
客隊 勝利
50.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.35%
小球 2.5
41.65%
雙方進球
是
59.07%
否
40.93%
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 | 3.44% 29.04 | 7.22% 13.85 | 89.34% 1.12 |
| -1.5 | 10.66% 9.38 | — | 89.34% 1.12 |
| -1.0 | 10.66% 9.38 | 15.45% 6.47 | 73.89% 1.35 |
| -0.5 | 26.11% 3.83 | — | 73.89% 1.35 |
| 0 (PK) | 26.11% 3.83 | 23.13% 4.32 | 50.76% 1.97 |
| +0.5 | 49.24% 2.03 | — | 50.76% 1.97 |
| +1.0 | 49.24% 2.03 | 22.61% 4.42 | 28.15% 3.55 |
| +1.5 | 71.85% 1.39 | — | 28.15% 3.55 |
| +2.0 | 71.85% 1.39 | 15.46% 6.47 | 12.69% 7.88 |
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。
