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
18.54%
公平賠率
5.39
平局
22.84%
公平賠率
4.38
客隊 勝利
58.62%
公平賠率
1.71
最可能的比分
1 - 1
概率 10.05%
公平賠率 9.95
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 | 5.39 | — | |
| 平局 | 4.38 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.05% | 9.95 |
| 2 | 1-2 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 0-1 | 9.76% | 10.25 |
| 4 | 0-2 | 9.66% | 10.35 |
| 5 | 1-3 | 6.57% | 15.22 |
| 6 | 0-3 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-1 | 5.18% | 19.32 |
| 8 | 2-2 | 5.13% | 19.51 |
| 9 | 1-0 | 5.08% | 19.7 |
| 10 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
9.76%
10.25
|
9.66%
10.35
|
6.38%
15.68
|
3.16%
31.68
|
1.25%
80.0
|
| 1 |
5.08%
19.7
|
10.05%
9.95
|
9.95%
10.05
|
6.57%
15.22
|
3.25%
30.76
|
1.29%
77.67
|
| 2 |
2.61%
38.25
|
5.18%
19.32
|
5.13%
19.51
|
3.38%
29.56
|
1.67%
59.72
|
0.66%
150.81
|
| 3 |
0.9%
111.4
|
1.78%
56.26
|
1.76%
56.83
|
1.16%
86.1
|
0.57%
173.94
|
0.23%
439.17
|
| 4 |
0.23%
432.53
|
0.46%
218.48
|
0.45%
220.7
|
0.3%
334.34
|
0.15%
675.68
|
0.06%
1706.48
|
| 5 |
0.05%
2100.84
|
0.09%
1060.45
|
0.09%
1071.81
|
0.06%
1623.38
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
8264.46
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.65%
·
公平：
60.5
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
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
18.54%
平局
22.84%
客隊 勝利
58.62%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
55.42%
否
44.58%
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 | 1.88% 53.13 | 4.91% 20.36 | 93.2% 1.07 |
| -1.5 | 6.79% 14.72 | — | 93.2% 1.07 |
| -1.0 | 6.79% 14.72 | 12.35% 8.1 | 80.86% 1.24 |
| -0.5 | 19.14% 5.22 | — | 80.86% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.14% 5.22 | 21.43% 4.67 | 59.43% 1.68 |
| +0.5 | 40.57% 2.46 | — | 59.43% 1.68 |
| +1.0 | 40.57% 2.46 | 23.73% 4.21 | 35.7% 2.8 |
| +1.5 | 64.3% 1.56 | — | 35.7% 2.8 |
| +2.0 | 64.3% 1.56 | 18.15% 5.51 | 17.54% 5.7 |
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。
