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
48.98%
公平賠率
2.04
平局
23.68%
公平賠率
4.22
客隊 勝利
27.34%
公平賠率
3.66
最可能的比分
1 - 1
概率 9.76%
公平賠率 10.24
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 | 2.04 | — | |
| 平局 | 4.22 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.66 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.76% | 10.24 |
| 2 | 2-1 | 9.33% | 10.72 |
| 3 | 1-0 | 6.97% | 14.34 |
| 4 | 1-2 | 6.84% | 14.63 |
| 5 | 2-0 | 6.66% | 15.01 |
| 6 | 2-2 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 3-1 | 5.94% | 16.84 |
| 8 | 0-1 | 5.11% | 19.56 |
| 9 | 3-0 | 4.24% | 23.58 |
| 10 | 3-2 | 4.16% | 24.06 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.11%
19.56
|
3.58%
27.94
|
1.67%
59.88
|
0.58%
171.09
|
0.16%
610.87
|
| 1 |
6.97%
14.34
|
9.76%
10.24
|
6.84%
14.63
|
3.19%
31.35
|
1.12%
89.57
|
0.31%
319.9
|
| 2 |
6.66%
15.01
|
9.33%
10.72
|
6.53%
15.32
|
3.05%
32.83
|
1.07%
93.79
|
0.3%
335.01
|
| 3 |
4.24%
23.58
|
5.94%
16.84
|
4.16%
24.06
|
1.94%
51.56
|
0.68%
147.32
|
0.19%
526.04
|
| 4 |
2.02%
49.39
|
2.83%
35.27
|
1.98%
50.39
|
0.93%
107.98
|
0.32%
308.55
|
0.09%
1101.32
|
| 5 |
0.77%
129.28
|
1.08%
92.34
|
0.76%
131.91
|
0.35%
282.65
|
0.12%
807.75
|
0.03%
2881.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.67%
·
公平：
59.95
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.19% | 14.81% |
| 1.5 | 56.91% | 43.09% |
| 2.5 | 29.9% | 70.1% |
| 3.5 | 12.7% | 87.3% |
| 4.5 | 4.49% | 95.51% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大球 2.5 64.26%
小球 2.5 35.74%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.98%
平局
23.68%
客隊 勝利
27.34%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.26%
小球 2.5
35.74%
雙方進球
是
64.18%
否
35.82%
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 | 13.01% 7.69 | 14.98% 6.68 | 72.01% 1.39 |
| -1.5 | 27.99% 3.57 | — | 72.01% 1.39 |
| -1.0 | 27.99% 3.57 | 21.52% 4.65 | 50.49% 1.98 |
| -0.5 | 49.51% 2.02 | — | 50.49% 1.98 |
| 0 (PK) | 49.51% 2.02 | 22.24% 4.5 | 28.25% 3.54 |
| +0.5 | 71.75% 1.39 | — | 28.25% 3.54 |
| +1.0 | 71.75% 1.39 | 15.77% 6.34 | 12.48% 8.01 |
| +1.5 | 87.52% 1.14 | — | 12.48% 8.01 |
| +2.0 | 87.52% 1.14 | 8.05% 12.43 | 4.43% 22.57 |
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。
