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
20.54%
公平賠率
4.87
平局
21.48%
公平賠率
4.66
客隊 勝利
57.99%
公平賠率
1.72
最可能的比分
1 - 2
概率 9.58%
公平賠率 10.43
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 | 4.87 | — | |
| 平局 | 4.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 9.58% | 10.43 |
| 2 | 1-1 | 8.71% | 11.48 |
| 3 | 0-2 | 7.61% | 13.15 |
| 4 | 1-3 | 7.03% | 14.23 |
| 5 | 0-1 | 6.91% | 14.46 |
| 6 | 2-2 | 6.04% | 16.56 |
| 7 | 0-3 | 5.58% | 17.93 |
| 8 | 2-1 | 5.49% | 18.22 |
| 9 | 2-3 | 4.43% | 22.59 |
| 10 | 1-0 | 3.96% | 25.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.14%
31.82
|
6.91%
14.46
|
7.61%
13.15
|
5.58%
17.93
|
3.07%
32.6
|
1.35%
74.09
|
| 1 |
3.96%
25.25
|
8.71%
11.48
|
9.58%
10.43
|
7.03%
14.23
|
3.87%
25.87
|
1.7%
58.8
|
| 2 |
2.49%
40.08
|
5.49%
18.22
|
6.04%
16.56
|
4.43%
22.59
|
2.44%
41.06
|
1.07%
93.33
|
| 3 |
1.05%
95.43
|
2.31%
43.38
|
2.54%
39.43
|
1.86%
53.78
|
1.02%
97.77
|
0.45%
222.22
|
| 4 |
0.33%
302.94
|
0.73%
137.7
|
0.8%
125.19
|
0.59%
170.71
|
0.32%
310.37
|
0.14%
705.22
|
| 5 |
0.08%
1201.92
|
0.18%
546.45
|
0.2%
496.77
|
0.15%
677.51
|
0.08%
1231.53
|
0.04%
2801.12
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.68%
·
公平：
37.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.92% | 11.08% |
| 1.5 | 64.54% | 35.46% |
| 2.5 | 37.73% | 62.27% |
| 3.5 | 18.06% | 81.94% |
| 4.5 | 7.25% | 92.75% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.14% | 31.82 |
| 1 | 10.87% | 9.20 |
| 2 | 18.81% | 5.32 |
| 3 | 21.70% | 4.61 |
| 4 | 18.77% | 5.33 |
| 5+ | 26.70% | 3.75 |
|
大球 2.5 67.17%
小球 2.5 32.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.54%
平局
21.48%
客隊 勝利
57.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.17%
小球 2.5
32.83%
雙方進球
是
63.7%
否
36.3%
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 | 2.73% 36.6 | 5.77% 17.35 | 91.5% 1.09 |
| -1.5 | 8.5% 11.77 | — | 91.5% 1.09 |
| -1.0 | 8.5% 11.77 | 12.66% 7.9 | 78.84% 1.27 |
| -0.5 | 21.16% 4.73 | — | 78.84% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.16% 4.73 | 20.11% 4.97 | 58.73% 1.7 |
| +0.5 | 41.27% 2.42 | — | 58.73% 1.7 |
| +1.0 | 41.27% 2.42 | 22.1% 4.52 | 36.62% 2.73 |
| +1.5 | 63.37% 1.58 | — | 36.62% 2.73 |
| +2.0 | 63.37% 1.58 | 17.58% 5.69 | 19.05% 5.25 |
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。
