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
50.72%
公平賠率
1.97
平局
22.74%
公平賠率
4.4
客隊 勝利
26.55%
公平賠率
3.77
最可能的比分
2 - 1
概率 9.17%
公平賠率 10.9
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 | 1.97 | — | |
| 平局 | 4.4 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 2 | 1-1 | 8.95% | 11.18 |
| 3 | 2-2 | 6.7% | 14.94 |
| 4 | 1-2 | 6.53% | 15.31 |
| 5 | 2-0 | 6.28% | 15.92 |
| 6 | 3-1 | 6.27% | 15.96 |
| 7 | 1-0 | 6.13% | 16.32 |
| 8 | 3-2 | 4.58% | 21.86 |
| 9 | 0-1 | 4.37% | 22.91 |
| 10 | 3-0 | 4.29% | 23.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.99%
33.45
|
4.37%
22.91
|
3.19%
31.38
|
1.55%
64.49
|
0.57%
176.68
|
0.17%
604.96
|
| 1 |
6.13%
16.32
|
8.95%
11.18
|
6.53%
15.31
|
3.18%
31.46
|
1.16%
86.18
|
0.34%
295.16
|
| 2 |
6.28%
15.92
|
9.17%
10.9
|
6.7%
14.94
|
3.26%
30.69
|
1.19%
84.08
|
0.35%
287.94
|
| 3 |
4.29%
23.29
|
6.27%
15.96
|
4.58%
21.86
|
2.23%
44.91
|
0.81%
123.05
|
0.24%
421.41
|
| 4 |
2.2%
45.45
|
3.21%
31.13
|
2.34%
42.65
|
1.14%
87.63
|
0.42%
240.1
|
0.12%
822.37
|
| 5 |
0.9%
110.86
|
1.32%
75.93
|
0.96%
104.01
|
0.47%
213.72
|
0.17%
585.48
|
0.05%
2004.01
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.23%
·
公平：
44.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.13% | 12.87% |
| 1.5 | 60.73% | 39.26% |
| 2.5 | 33.68% | 66.31% |
| 3.5 | 15.2% | 84.8% |
| 4.5 | 5.73% | 94.27% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.99% | 33.45 |
| 1 | 10.49% | 9.53 |
| 2 | 18.42% | 5.43 |
| 3 | 21.55% | 4.64 |
| 4 | 18.91% | 5.29 |
| 5+ | 27.64% | 3.62 |
|
大球 2.5 68.1%
小球 2.5 31.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.72%
平局
22.74%
客隊 勝利
26.55%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.1%
小球 2.5
31.9%
雙方進球
是
66.89%
否
33.11%
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 | 14.64% 6.83 | 15.43% 6.48 | 69.93% 1.43 |
| -1.5 | 30.07% 3.33 | — | 69.93% 1.43 |
| -1.0 | 30.07% 3.33 | 21.21% 4.72 | 48.73% 2.05 |
| -0.5 | 51.27% 1.95 | — | 48.73% 2.05 |
| 0 (PK) | 51.27% 1.95 | 21.33% 4.69 | 27.4% 3.65 |
| +0.5 | 72.6% 1.38 | — | 27.4% 3.65 |
| +1.0 | 72.6% 1.38 | 15.1% 6.62 | 12.29% 8.13 |
| +1.5 | 87.71% 1.14 | — | 12.29% 8.13 |
| +2.0 | 87.71% 1.14 | 7.82% 12.78 | 4.47% 22.38 |
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。
