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
64.51%
公平賠率
1.55
平局
19.7%
公平賠率
5.08
客隊 勝利
15.79%
公平賠率
6.33
最可能的比分
2 - 1
概率 9.63%
公平賠率 10.39
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 | 1.55 | — | |
| 平局 | 5.08 | — | |
| 客隊 勝利 | 6.33 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.63% | 10.39 |
| 2 | 2-0 | 8.75% | 11.42 |
| 3 | 1-1 | 8.16% | 12.26 |
| 4 | 3-1 | 7.57% | 13.2 |
| 5 | 1-0 | 7.42% | 13.48 |
| 6 | 3-0 | 6.89% | 14.52 |
| 7 | 2-2 | 5.3% | 18.88 |
| 8 | 1-2 | 4.49% | 22.28 |
| 9 | 4-1 | 4.47% | 22.38 |
| 10 | 3-2 | 4.17% | 24.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.14%
31.82
|
3.46%
28.92
|
1.9%
52.59
|
0.7%
143.43
|
0.19%
521.65
|
0.04%
2369.67
|
| 1 |
7.42%
13.48
|
8.16%
12.26
|
4.49%
22.28
|
1.65%
60.77
|
0.45%
220.99
|
0.1%
1004.02
|
| 2 |
8.75%
11.42
|
9.63%
10.39
|
5.3%
18.88
|
1.94%
51.5
|
0.53%
187.27
|
0.12%
851.06
|
| 3 |
6.89%
14.52
|
7.57%
13.2
|
4.17%
24.0
|
1.53%
65.47
|
0.42%
238.04
|
0.09%
1082.25
|
| 4 |
4.06%
24.62
|
4.47%
22.38
|
2.46%
40.69
|
0.9%
110.96
|
0.25%
403.55
|
0.05%
1834.86
|
| 5 |
1.92%
52.15
|
2.11%
47.41
|
1.16%
86.2
|
0.43%
235.07
|
0.12%
854.7
|
0.03%
3891.05
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.42%
·
公平：
29.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 90.55% | 9.44% |
| 1.5 | 68.27% | 31.73% |
| 2.5 | 41.98% | 58.02% |
| 3.5 | 21.29% | 78.7% |
| 4.5 | 9.09% | 90.91% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.14% | 31.82 |
| 1 | 10.88% | 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
64.51%
平局
19.70%
客隊 勝利
15.79%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.17%
小球 2.5
32.83%
雙方進球
是
60.41%
否
39.59%
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 | 23.87% 4.19 | 19.26% 5.19 | 56.87% 1.76 |
| -1.5 | 43.13% 2.32 | — | 56.87% 1.76 |
| -1.0 | 43.13% 2.32 | 22.24% 4.5 | 34.63% 2.89 |
| -0.5 | 65.37% 1.53 | — | 34.63% 2.89 |
| 0 (PK) | 65.37% 1.53 | 18.4% 5.43 | 16.23% 6.16 |
| +0.5 | 83.77% 1.19 | — | 16.23% 6.16 |
| +1.0 | 83.77% 1.19 | 10.37% 9.65 | 5.86% 17.06 |
| +1.5 | 94.13% 1.06 | — | 5.86% 17.06 |
| +2.0 | 94.13% 1.06 | 4.18% 23.9 | 1.68% 59.57 |
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。
