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
47.07%
公平賠率
2.12
平局
23.96%
公平賠率
4.17
客隊 勝利
28.97%
公平賠率
3.45
最可能的比分
1 - 1
概率 9.88%
公平賠率 10.12
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 | 2.12 | — | |
| 平局 | 4.17 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.88% | 10.12 |
| 2 | 2-1 | 9.19% | 10.88 |
| 3 | 1-2 | 7.11% | 14.06 |
| 4 | 1-0 | 6.86% | 14.58 |
| 5 | 2-2 | 6.61% | 15.12 |
| 6 | 2-0 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 3-1 | 5.7% | 17.56 |
| 8 | 0-1 | 5.31% | 18.83 |
| 9 | 3-2 | 4.1% | 24.38 |
| 10 | 3-0 | 3.96% | 25.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.31%
18.83
|
3.82%
26.15
|
1.84%
54.48
|
0.66%
151.33
|
0.19%
525.49
|
| 1 |
6.86%
14.58
|
9.88%
10.12
|
7.11%
14.06
|
3.41%
29.29
|
1.23%
81.36
|
0.35%
282.49
|
| 2 |
6.38%
15.67
|
9.19%
10.88
|
6.61%
15.12
|
3.18%
31.5
|
1.14%
87.49
|
0.33%
303.77
|
| 3 |
3.96%
25.28
|
5.7%
17.56
|
4.1%
24.38
|
1.97%
50.8
|
0.71%
141.1
|
0.2%
489.96
|
| 4 |
1.84%
54.37
|
2.65%
37.75
|
1.91%
52.44
|
0.92%
109.24
|
0.33%
303.49
|
0.09%
1053.74
|
| 5 |
0.68%
146.16
|
0.99%
101.49
|
0.71%
140.96
|
0.34%
293.69
|
0.12%
815.66
|
0.04%
2832.86
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.56%
·
公平：
63.92
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 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.07%
平局
23.96%
客隊 勝利
28.97%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
64.43%
否
35.57%
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 | 11.97% 8.36 | 14.36% 6.96 | 73.67% 1.36 |
| -1.5 | 26.33% 3.8 | — | 73.67% 1.36 |
| -1.0 | 26.33% 3.8 | 21.2% 4.72 | 52.47% 1.91 |
| -0.5 | 47.53% 2.1 | — | 52.47% 1.91 |
| 0 (PK) | 47.53% 2.1 | 22.52% 4.44 | 29.95% 3.34 |
| +0.5 | 70.05% 1.43 | — | 29.95% 3.34 |
| +1.0 | 70.05% 1.43 | 16.41% 6.09 | 13.54% 7.39 |
| +1.5 | 86.46% 1.16 | — | 13.54% 7.39 |
| +2.0 | 86.46% 1.16 | 8.61% 11.61 | 4.93% 20.29 |
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。
