足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
Premium betting site stake: New users can use the promo code FHn2uDc1 to receive $100 cash.
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
24.84%
公平賠率
4.03
平局
32.63%
公平賠率
3.06
客隊 勝利
42.53%
公平賠率
2.35
最可能的比分
0 - 1
概率 16.42%
公平賠率 6.09
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 | 4.03 | — | |
| 平局 | 3.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.35 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 16.42% | 6.09 |
| 2 | 0-0 | 14.66% | 6.82 |
| 3 | 1-1 | 13.14% | 7.61 |
| 4 | 1-0 | 11.73% | 8.53 |
| 5 | 0-2 | 9.2% | 10.88 |
| 6 | 1-2 | 7.36% | 13.59 |
| 7 | 2-1 | 5.25% | 19.03 |
| 8 | 2-0 | 4.69% | 21.32 |
| 9 | 0-3 | 3.43% | 29.13 |
| 10 | 2-2 | 2.94% | 33.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.66%
6.82
|
16.42%
6.09
|
9.2%
10.88
|
3.43%
29.13
|
0.96%
104.04
|
0.22%
464.47
|
| 1 |
11.73%
8.53
|
13.14%
7.61
|
7.36%
13.59
|
2.75%
36.41
|
0.77%
130.04
|
0.17%
580.72
|
| 2 |
4.69%
21.32
|
5.25%
19.03
|
2.94%
33.98
|
1.1%
91.03
|
0.31%
325.1
|
0.07%
1451.38
|
| 3 |
1.25%
79.94
|
1.4%
71.37
|
0.78%
127.44
|
0.29%
341.41
|
0.08%
1219.51
|
0.02%
5434.78
|
| 4 |
0.25%
399.68
|
0.28%
356.89
|
0.16%
637.35
|
0.06%
1706.48
|
0.02%
6097.56
|
0.0%
27027.03
|
| 5 |
0.04%
2500.0
|
0.04%
2232.14
|
0.03%
3984.06
|
0.01%
10638.3
|
0.0%
38461.54
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.12%
·
公平：
803.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.07% | 44.93% |
| 1.5 | 19.12% | 80.88% |
| 2.5 | 4.74% | 95.26% |
| 3.5 | 0.91% | 99.09% |
| 4.5 | 0.14% | 99.86% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.66% | 6.82 |
| 1 | 28.15% | 3.55 |
| 2 | 27.02% | 3.70 |
| 3 | 17.29% | 5.78 |
| 4 | 8.30% | 12.05 |
| 5+ | 4.57% | 21.87 |
|
大球 2.5 30.17%
小球 2.5 69.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.84%
平局
32.63%
客隊 勝利
42.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
30.17%
小球 2.5
69.83%
雙方進球
是
37.1%
否
62.9%
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 | 1.91% 52.37 | 6.26% 15.98 | 91.83% 1.09 |
| -1.5 | 8.17% 12.24 | — | 91.83% 1.09 |
| -1.0 | 8.17% 12.24 | 17.83% 5.61 | 74.0% 1.35 |
| -0.5 | 26.0% 3.85 | — | 74.0% 1.35 |
| 0 (PK) | 26.0% 3.85 | 31.05% 3.22 | 42.95% 2.33 |
| +0.5 | 57.05% 1.75 | — | 42.95% 2.33 |
| +1.0 | 57.05% 1.75 | 24.96% 4.01 | 17.99% 5.56 |
| +1.5 | 82.01% 1.22 | — | 17.99% 5.56 |
| +2.0 | 82.01% 1.22 | 12.27% 8.15 | 5.72% 17.47 |
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。
