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
22.66%
公平賠率
4.41
平局
23.01%
公平賠率
4.35
客隊 勝利
54.33%
公平賠率
1.84
最可能的比分
1 - 1
概率 9.71%
公平賠率 10.3
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 | 4.41 | — | |
| 平局 | 4.35 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.71% | 10.3 |
| 2 | 1-2 | 9.71% | 10.3 |
| 3 | 0-1 | 7.83% | 12.77 |
| 4 | 0-2 | 7.83% | 12.77 |
| 5 | 1-3 | 6.48% | 15.44 |
| 6 | 2-1 | 6.02% | 16.61 |
| 7 | 2-2 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 0-3 | 5.22% | 19.15 |
| 9 | 1-0 | 4.86% | 20.59 |
| 10 | 2-3 | 4.01% | 24.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.92%
25.53
|
7.83%
12.77
|
7.83%
12.77
|
5.22%
19.15
|
2.61%
38.3
|
1.04%
95.75
|
| 1 |
4.86%
20.59
|
9.71%
10.3
|
9.71%
10.3
|
6.48%
15.44
|
3.24%
30.89
|
1.29%
77.22
|
| 2 |
3.01%
33.21
|
6.02%
16.61
|
6.02%
16.61
|
4.01%
24.91
|
2.01%
49.82
|
0.8%
124.55
|
| 3 |
1.24%
80.35
|
2.49%
40.18
|
2.49%
40.18
|
1.66%
60.26
|
0.83%
120.53
|
0.33%
301.3
|
| 4 |
0.39%
259.2
|
0.77%
129.6
|
0.77%
129.6
|
0.51%
194.4
|
0.26%
388.8
|
0.1%
971.82
|
| 5 |
0.1%
1044.93
|
0.19%
522.47
|
0.19%
522.47
|
0.13%
783.7
|
0.06%
1567.4
|
0.03%
3921.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.83%
·
公平：
54.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.47% | 13.53% |
| 1.5 | 59.4% | 40.6% |
| 2.5 | 32.33% | 67.67% |
| 3.5 | 14.29% | 85.71% |
| 4.5 | 5.26% | 94.73% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.92% | 25.53 |
| 1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 20.56% | 4.86 |
| 3 | 22.20% | 4.50 |
| 4 | 17.98% | 5.56 |
| 5+ | 22.65% | 4.41 |
|
大球 2.5 62.84%
小球 2.5 37.16%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.66%
平局
23.01%
客隊 勝利
54.33%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.84%
小球 2.5
37.16%
雙方進球
是
61.44%
否
38.56%
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 | 3.03% 32.95 | 6.41% 15.59 | 90.55% 1.1 |
| -1.5 | 9.45% 10.58 | — | 90.55% 1.1 |
| -1.0 | 9.45% 10.58 | 13.95% 7.17 | 76.6% 1.31 |
| -0.5 | 23.4% 4.27 | — | 76.6% 1.31 |
| 0 (PK) | 23.4% 4.27 | 21.59% 4.63 | 55.01% 1.82 |
| +0.5 | 44.99% 2.22 | — | 55.01% 1.82 |
| +1.0 | 44.99% 2.22 | 22.5% 4.44 | 32.5% 3.08 |
| +1.5 | 67.5% 1.48 | — | 32.5% 3.08 |
| +2.0 | 67.5% 1.48 | 16.68% 5.99 | 15.82% 6.32 |
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。
