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
71.21%
公平賠率
1.4
平局
16.95%
公平賠率
5.9
客隊 勝利
11.84%
公平賠率
8.45
最可能的比分
2 - 1
概率 9.15%
公平賠率 10.93
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 | 1.4 | — | |
| 平局 | 5.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 8.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.15% | 10.93 |
| 2 | 2-0 | 9.06% | 11.04 |
| 3 | 3-1 | 8.05% | 12.42 |
| 4 | 3-0 | 7.97% | 12.55 |
| 5 | 1-1 | 6.93% | 14.43 |
| 6 | 1-0 | 6.86% | 14.57 |
| 7 | 4-1 | 5.31% | 18.82 |
| 8 | 4-0 | 5.26% | 19.01 |
| 9 | 2-2 | 4.62% | 21.64 |
| 10 | 3-2 | 4.07% | 24.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.6%
38.47
|
2.63%
38.09
|
1.33%
75.43
|
0.45%
224.01
|
0.11%
887.31
|
0.02%
4385.96
|
| 1 |
6.86%
14.57
|
6.93%
14.43
|
3.5%
28.57
|
1.18%
84.86
|
0.3%
336.13
|
0.06%
1663.89
|
| 2 |
9.06%
11.04
|
9.15%
10.93
|
4.62%
21.64
|
1.56%
64.29
|
0.39%
254.58
|
0.08%
1261.03
|
| 3 |
7.97%
12.55
|
8.05%
12.42
|
4.07%
24.6
|
1.37%
73.06
|
0.35%
289.35
|
0.07%
1432.66
|
| 4 |
5.26%
19.01
|
5.31%
18.82
|
2.68%
37.27
|
0.9%
110.69
|
0.23%
438.4
|
0.05%
2169.2
|
| 5 |
2.78%
36.0
|
2.81%
35.64
|
1.42%
70.58
|
0.48%
209.64
|
0.12%
830.56
|
0.02%
4115.23
|
其他比分（任一方進6球以上）
5.25%
·
公平：
19.04
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 92.85% | 7.14% |
| 1.5 | 74.01% | 25.98% |
| 2.5 | 49.15% | 50.84% |
| 3.5 | 27.26% | 72.73% |
| 4.5 | 12.82% | 87.17% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.60% | 38.47 |
| 1 | 9.49% | 10.54 |
| 2 | 17.32% | 5.78 |
| 3 | 21.07% | 4.75 |
| 4 | 19.22% | 5.20 |
| 5+ | 30.31% | 3.30 |
|
大球 2.5 70.59%
小球 2.5 29.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
71.21%
平局
16.95%
客隊 勝利
11.84%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.59%
小球 2.5
29.4%
雙方進球
是
59.03%
否
40.97%
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 | 30.67% 3.26 | 20.32% 4.92 | 49.0% 2.04 |
| -1.5 | 50.99% 1.96 | — | 49.0% 2.04 |
| -1.0 | 50.99% 1.96 | 21.11% 4.74 | 27.89% 3.59 |
| -0.5 | 72.1% 1.39 | — | 27.89% 3.59 |
| 0 (PK) | 72.1% 1.39 | 15.77% 6.34 | 12.12% 8.25 |
| +0.5 | 87.87% 1.14 | — | 12.12% 8.25 |
| +1.0 | 87.87% 1.14 | 8.08% 12.38 | 4.04% 24.75 |
| +1.5 | 95.95% 1.04 | — | 4.04% 24.75 |
| +2.0 | 95.95% 1.04 | 2.97% 33.62 | 1.07% 93.85 |
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。
