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
49.15%
公平賠率
2.03
平局
24.07%
公平賠率
4.16
客隊 勝利
26.78%
公平賠率
3.73
最可能的比分
1 - 1
概率 10.16%
公平賠率 9.84
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 | 2.03 | — | |
| 平局 | 4.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.73 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.16% | 9.84 |
| 2 | 2-1 | 9.45% | 10.58 |
| 3 | 1-0 | 7.58% | 13.19 |
| 4 | 2-0 | 7.05% | 14.18 |
| 5 | 1-2 | 6.81% | 14.69 |
| 6 | 2-2 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 3-1 | 5.86% | 17.07 |
| 8 | 0-1 | 5.46% | 18.31 |
| 9 | 3-0 | 4.37% | 22.87 |
| 10 | 0-0 | 4.08% | 24.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.08%
24.53
|
5.46%
18.31
|
3.66%
27.33
|
1.63%
61.18
|
0.55%
182.62
|
0.15%
681.2
|
| 1 |
7.58%
13.19
|
10.16%
9.84
|
6.81%
14.69
|
3.04%
32.89
|
1.02%
98.18
|
0.27%
366.3
|
| 2 |
7.05%
14.18
|
9.45%
10.58
|
6.33%
15.8
|
2.83%
35.37
|
0.95%
105.57
|
0.25%
393.86
|
| 3 |
4.37%
22.87
|
5.86%
17.07
|
3.92%
25.48
|
1.75%
57.04
|
0.59%
170.27
|
0.16%
635.32
|
| 4 |
2.03%
49.19
|
2.72%
36.71
|
1.83%
54.79
|
0.82%
122.67
|
0.27%
366.17
|
0.07%
1366.12
|
| 5 |
0.76%
132.24
|
1.01%
98.69
|
0.68%
147.3
|
0.3%
329.71
|
0.1%
984.25
|
0.03%
3676.47
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.46%
·
公平：
68.6
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.43% | 15.57% |
| 1.5 | 55.48% | 44.52% |
| 2.5 | 28.55% | 71.45% |
| 3.5 | 11.85% | 88.15% |
| 4.5 | 4.09% | 95.91% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.08% | 24.53 |
| 1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 20.87% | 4.79 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 17.81% | 5.62 |
| 5+ | 21.94% | 4.56 |
|
大球 2.5 62.01%
小球 2.5 37.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
49.15%
平局
24.07%
客隊 勝利
26.78%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.01%
小球 2.5
37.99%
雙方進球
是
62.32%
否
37.68%
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 | 12.73% 7.85 | 15.07% 6.64 | 72.19% 1.39 |
| -1.5 | 27.8% 3.6 | — | 72.19% 1.39 |
| -1.0 | 27.8% 3.6 | 21.88% 4.57 | 50.31% 1.99 |
| -0.5 | 49.69% 2.01 | — | 50.31% 1.99 |
| 0 (PK) | 49.69% 2.01 | 22.62% 4.42 | 27.69% 3.61 |
| +0.5 | 72.31% 1.38 | — | 27.69% 3.61 |
| +1.0 | 72.31% 1.38 | 15.76% 6.34 | 11.93% 8.38 |
| +1.5 | 88.07% 1.14 | — | 11.93% 8.38 |
| +2.0 | 88.07% 1.14 | 7.82% 12.78 | 4.11% 24.35 |
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。
