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
55.3%
公平賠率
1.81
平局
22.11%
公平賠率
4.52
客隊 勝利
22.6%
公平賠率
4.42
最可能的比分
2 - 1
概率 9.51%
公平賠率 10.52
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 | 1.81 | — | |
| 平局 | 4.52 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.51% | 10.52 |
| 2 | 1-1 | 8.93% | 11.2 |
| 3 | 2-0 | 7.2% | 13.89 |
| 4 | 1-0 | 6.76% | 14.79 |
| 5 | 3-1 | 6.75% | 14.82 |
| 6 | 2-2 | 6.27% | 15.94 |
| 7 | 1-2 | 5.89% | 16.98 |
| 8 | 3-0 | 5.11% | 19.56 |
| 9 | 3-2 | 4.45% | 22.45 |
| 10 | 0-1 | 4.19% | 23.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.17%
31.5
|
4.19%
23.86
|
2.77%
36.16
|
1.22%
82.18
|
0.4%
249.0
|
0.11%
943.4
|
| 1 |
6.76%
14.79
|
8.93%
11.2
|
5.89%
16.98
|
2.59%
38.58
|
0.86%
116.9
|
0.23%
442.87
|
| 2 |
7.2%
13.89
|
9.51%
10.52
|
6.27%
15.94
|
2.76%
36.23
|
0.91%
109.77
|
0.24%
415.8
|
| 3 |
5.11%
19.56
|
6.75%
14.82
|
4.45%
22.45
|
1.96%
51.02
|
0.65%
154.61
|
0.17%
585.48
|
| 4 |
2.72%
36.73
|
3.59%
27.82
|
2.37%
42.16
|
1.04%
95.81
|
0.34%
290.36
|
0.09%
1100.11
|
| 5 |
1.16%
86.21
|
1.53%
65.32
|
1.01%
98.96
|
0.44%
224.92
|
0.15%
681.66
|
0.04%
2583.98
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.41%
·
公平：
41.56
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.11% | 11.88% |
| 1.5 | 62.8% | 37.2% |
| 2.5 | 35.84% | 64.15% |
| 3.5 | 16.7% | 83.29% |
| 4.5 | 6.51% | 93.49% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.17% | 31.50 |
| 1 | 10.95% | 9.13 |
| 2 | 18.89% | 5.29 |
| 3 | 21.73% | 4.60 |
| 4 | 18.74% | 5.34 |
| 5+ | 26.51% | 3.77 |
|
大球 2.5 66.98%
小球 2.5 33.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.30%
平局
22.11%
客隊 勝利
22.60%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.98%
小球 2.5
33.02%
雙方進球
是
64.58%
否
35.42%
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 | 17.23% 5.8 | 16.82% 5.94 | 65.95% 1.52 |
| -1.5 | 34.05% 2.94 | — | 65.95% 1.52 |
| -1.0 | 34.05% 2.94 | 21.93% 4.56 | 44.02% 2.27 |
| -0.5 | 55.98% 1.79 | — | 44.02% 2.27 |
| 0 (PK) | 55.98% 1.79 | 20.72% 4.83 | 23.3% 4.29 |
| +0.5 | 76.7% 1.3 | — | 23.3% 4.29 |
| +1.0 | 76.7% 1.3 | 13.59% 7.36 | 9.71% 10.3 |
| +1.5 | 90.29% 1.11 | — | 9.71% 10.3 |
| +2.0 | 90.29% 1.11 | 6.46% 15.48 | 3.25% 30.76 |
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。
