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
25.61%
公平賠率
3.9
平局
24.18%
公平賠率
4.14
客隊 勝利
50.21%
公平賠率
1.99
最可能的比分
1 - 1
概率 10.35%
公平賠率 9.66
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 | 3.9 | — | |
| 平局 | 4.14 | — | |
| 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 | 10.35% | 9.66 |
| 2 | 1-2 | 9.58% | 10.44 |
| 3 | 0-1 | 8.09% | 12.36 |
| 4 | 0-2 | 7.48% | 13.37 |
| 5 | 2-1 | 6.63% | 15.09 |
| 6 | 2-2 | 6.13% | 16.32 |
| 7 | 1-3 | 5.91% | 16.93 |
| 8 | 1-0 | 5.6% | 17.87 |
| 9 | 0-3 | 4.61% | 21.68 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
8.09%
12.36
|
7.48%
13.37
|
4.61%
21.68
|
2.13%
46.87
|
0.79%
126.66
|
| 1 |
5.6%
17.87
|
10.35%
9.66
|
9.58%
10.44
|
5.91%
16.93
|
2.73%
36.61
|
1.01%
98.96
|
| 2 |
3.58%
27.92
|
6.63%
15.09
|
6.13%
16.32
|
3.78%
26.46
|
1.75%
57.21
|
0.65%
154.63
|
| 3 |
1.53%
65.44
|
2.83%
35.37
|
2.61%
38.24
|
1.61%
62.02
|
0.75%
134.08
|
0.28%
362.45
|
| 4 |
0.49%
204.5
|
0.9%
110.55
|
0.84%
119.5
|
0.52%
193.8
|
0.24%
418.94
|
0.09%
1132.5
|
| 5 |
0.13%
798.72
|
0.23%
431.78
|
0.21%
466.85
|
0.13%
757.0
|
0.06%
1636.66
|
0.02%
4424.78
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.38%
·
公平：
72.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大球 2.5 60.53%
小球 2.5 39.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.61%
平局
24.18%
客隊 勝利
50.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
60.53%
小球 2.5
39.47%
雙方進球
是
60.84%
否
39.16%
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 | 3.68% 27.19 | 7.39% 13.53 | 88.93% 1.12 |
| -1.5 | 11.07% 9.03 | — | 88.93% 1.12 |
| -1.0 | 11.07% 9.03 | 15.42% 6.49 | 73.51% 1.36 |
| -0.5 | 26.49% 3.78 | — | 73.51% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.49% 3.78 | 22.73% 4.4 | 50.78% 1.97 |
| +0.5 | 49.22% 2.03 | — | 50.78% 1.97 |
| +1.0 | 49.22% 2.03 | 22.28% 4.49 | 28.5% 3.51 |
| +1.5 | 71.5% 1.4 | — | 28.5% 3.51 |
| +2.0 | 71.5% 1.4 | 15.44% 6.48 | 13.06% 7.66 |
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。
