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
51.96%
公平賠率
1.92
平局
22.41%
公平賠率
4.46
客隊 勝利
25.63%
公平賠率
3.9
最可能的比分
2 - 1
概率 9.18%
公平賠率 10.89
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 | 1.92 | — | |
| 平局 | 4.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.18% | 10.89 |
| 2 | 1-1 | 8.75% | 11.43 |
| 3 | 2-2 | 6.66% | 15.02 |
| 4 | 3-1 | 6.43% | 15.55 |
| 5 | 1-2 | 6.34% | 15.77 |
| 6 | 2-0 | 6.33% | 15.79 |
| 7 | 1-0 | 6.03% | 16.58 |
| 8 | 3-2 | 4.66% | 21.46 |
| 9 | 3-0 | 4.43% | 22.55 |
| 10 | 0-1 | 4.17% | 24.01 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.87%
34.81
|
4.17%
24.01
|
3.02%
33.12
|
1.46%
68.52
|
0.53%
189.0
|
0.15%
651.89
|
| 1 |
6.03%
16.58
|
8.75%
11.43
|
6.34%
15.77
|
3.06%
32.63
|
1.11%
90.0
|
0.32%
310.37
|
| 2 |
6.33%
15.79
|
9.18%
10.89
|
6.66%
15.02
|
3.22%
31.07
|
1.17%
85.72
|
0.34%
295.6
|
| 3 |
4.43%
22.55
|
6.43%
15.55
|
4.66%
21.46
|
2.25%
44.39
|
0.82%
122.46
|
0.24%
422.3
|
| 4 |
2.33%
42.96
|
3.38%
29.63
|
2.45%
40.87
|
1.18%
84.55
|
0.43%
233.26
|
0.12%
804.51
|
| 5 |
0.98%
102.29
|
1.42%
70.54
|
1.03%
97.3
|
0.5%
201.33
|
0.18%
555.25
|
0.05%
1915.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.41%
·
公平：
41.41
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.75% | 12.25% |
| 1.5 | 62.04% | 37.96% |
| 2.5 | 35.04% | 64.96% |
| 3.5 | 16.13% | 83.86% |
| 4.5 | 6.21% | 93.79% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.87% | 34.81 |
| 1 | 10.20% | 9.81 |
| 2 | 18.10% | 5.52 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 19.01% | 5.26 |
| 5+ | 28.40% | 3.52 |
|
大球 2.5 68.83%
小球 2.5 31.17%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.96%
平局
22.41%
客隊 勝利
25.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.83%
小球 2.5
31.17%
雙方進球
是
67.17%
否
32.83%
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 | 15.51% 6.45 | 15.78% 6.34 | 68.72% 1.46 |
| -1.5 | 31.28% 3.2 | — | 68.72% 1.46 |
| -1.0 | 31.28% 3.2 | 21.26% 4.7 | 47.46% 2.11 |
| -0.5 | 52.54% 1.9 | — | 47.46% 2.11 |
| 0 (PK) | 52.54% 1.9 | 21.02% 4.76 | 26.44% 3.78 |
| +0.5 | 73.56% 1.36 | — | 26.44% 3.78 |
| +1.0 | 73.56% 1.36 | 14.68% 6.81 | 11.76% 8.5 |
| +1.5 | 88.24% 1.13 | — | 11.76% 8.5 |
| +2.0 | 88.24% 1.13 | 7.52% 13.3 | 4.24% 23.59 |
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。
