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
59.59%
公平賠率
1.68
平局
20.44%
公平賠率
4.89
客隊 勝利
19.98%
公平賠率
5.01
最可能的比分
2 - 1
概率 9.25%
公平賠率 10.81
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 | 1.68 | — | |
| 平局 | 4.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.25% | 10.81 |
| 2 | 1-1 | 7.84% | 12.76 |
| 3 | 3-1 | 7.28% | 13.74 |
| 4 | 2-0 | 6.95% | 14.38 |
| 5 | 2-2 | 6.15% | 16.26 |
| 6 | 1-0 | 5.89% | 16.97 |
| 7 | 3-0 | 5.47% | 18.28 |
| 8 | 1-2 | 5.21% | 19.18 |
| 9 | 3-2 | 4.84% | 20.67 |
| 10 | 4-1 | 4.29% | 23.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.5%
40.04
|
3.32%
30.11
|
2.21%
45.28
|
0.98%
102.12
|
0.33%
307.13
|
0.09%
1154.73
|
| 1 |
5.89%
16.97
|
7.84%
12.76
|
5.21%
19.18
|
2.31%
43.27
|
0.77%
130.14
|
0.2%
489.24
|
| 2 |
6.95%
14.38
|
9.25%
10.81
|
6.15%
16.26
|
2.73%
36.67
|
0.91%
110.29
|
0.24%
414.59
|
| 3 |
5.47%
18.28
|
7.28%
13.74
|
4.84%
20.67
|
2.15%
46.62
|
0.71%
140.19
|
0.19%
527.15
|
| 4 |
3.23%
30.98
|
4.29%
23.29
|
2.85%
35.03
|
1.27%
79.01
|
0.42%
237.64
|
0.11%
893.66
|
| 5 |
1.52%
65.64
|
2.03%
49.35
|
1.35%
74.21
|
0.6%
167.39
|
0.2%
503.52
|
0.05%
1893.94
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.57%
·
公平：
28.02
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 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.50% | 40.04 |
| 1 | 9.22% | 10.85 |
| 2 | 17.00% | 5.88 |
| 3 | 20.91% | 4.78 |
| 4 | 19.29% | 5.18 |
| 5+ | 31.08% | 3.22 |
|
大球 2.5 71.28%
小球 2.5 28.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
59.59%
平局
20.44%
客隊 勝利
19.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
71.28%
小球 2.5
28.71%
雙方進球
是
66.6%
否
33.4%
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 | 21.1% 4.74 | 17.77% 5.63 | 61.13% 1.64 |
| -1.5 | 38.87% 2.57 | — | 61.13% 1.64 |
| -1.0 | 38.87% 2.57 | 21.47% 4.66 | 39.66% 2.52 |
| -0.5 | 60.34% 1.66 | — | 39.66% 2.52 |
| 0 (PK) | 60.34% 1.66 | 19.11% 5.23 | 20.55% 4.87 |
| +0.5 | 79.45% 1.26 | — | 20.55% 4.87 |
| +1.0 | 79.45% 1.26 | 12.1% 8.27 | 8.45% 11.83 |
| +1.5 | 91.55% 1.09 | — | 8.45% 11.83 |
| +2.0 | 91.55% 1.09 | 5.64% 17.72 | 2.81% 35.62 |
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。
