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
47.65%
公平賠率
2.1
平局
24.23%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
28.12%
公平賠率
3.56
最可能的比分
1 - 1
概率 10.19%
公平賠率 9.81
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 | 2.1 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.19% | 9.81 |
| 2 | 2-1 | 9.33% | 10.72 |
| 3 | 1-0 | 7.39% | 13.54 |
| 4 | 1-2 | 7.03% | 14.22 |
| 5 | 2-0 | 6.76% | 14.8 |
| 6 | 2-2 | 6.43% | 15.54 |
| 7 | 3-1 | 5.69% | 17.58 |
| 8 | 0-1 | 5.57% | 17.96 |
| 9 | 3-0 | 4.12% | 24.26 |
| 10 | 0-0 | 4.04% | 24.78 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.04%
24.78
|
5.57%
17.96
|
3.84%
26.02
|
1.77%
56.57
|
0.61%
163.99
|
0.17%
594.18
|
| 1 |
7.39%
13.54
|
10.19%
9.81
|
7.03%
14.22
|
3.23%
30.91
|
1.12%
89.61
|
0.31%
324.68
|
| 2 |
6.76%
14.8
|
9.33%
10.72
|
6.43%
15.54
|
2.96%
33.78
|
1.02%
97.92
|
0.28%
354.86
|
| 3 |
4.12%
24.26
|
5.69%
17.58
|
3.93%
25.48
|
1.81%
55.39
|
0.62%
160.54
|
0.17%
581.73
|
| 4 |
1.89%
53.03
|
2.6%
38.42
|
1.8%
55.69
|
0.83%
121.07
|
0.29%
350.88
|
0.08%
1270.65
|
| 5 |
0.69%
144.89
|
0.95%
104.99
|
0.66%
152.16
|
0.3%
330.8
|
0.1%
958.77
|
0.03%
3472.22
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.41%
·
公平：
70.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.04% | 24.78 |
| 1 | 12.95% | 7.72 |
| 2 | 20.79% | 4.81 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 17.85% | 5.60 |
| 5+ | 22.12% | 4.52 |
|
大球 2.5 62.22%
小球 2.5 37.78%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.65%
平局
24.23%
客隊 勝利
28.12%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.22%
小球 2.5
37.78%
雙方進球
是
62.84%
否
37.16%
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 | 11.98% 8.35 | 14.58% 6.86 | 73.44% 1.36 |
| -1.5 | 26.56% 3.77 | — | 73.44% 1.36 |
| -1.0 | 26.56% 3.77 | 21.58% 4.63 | 51.86% 1.93 |
| -0.5 | 48.14% 2.08 | — | 51.86% 1.93 |
| 0 (PK) | 48.14% 2.08 | 22.78% 4.39 | 29.08% 3.44 |
| +0.5 | 70.92% 1.41 | — | 29.08% 3.44 |
| +1.0 | 70.92% 1.41 | 16.27% 6.15 | 12.81% 7.81 |
| +1.5 | 87.19% 1.15 | — | 12.81% 7.81 |
| +2.0 | 87.19% 1.15 | 8.29% 12.06 | 4.52% 22.12 |
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。
