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
47.76%
公平賠率
2.09
平局
23.55%
公平賠率
4.25
客隊 勝利
28.69%
公平賠率
3.49
最可能的比分
1 - 1
概率 9.51%
公平賠率 10.51
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 | 2.09 | — | |
| 平局 | 4.25 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.51% | 10.51 |
| 2 | 2-1 | 9.13% | 10.95 |
| 3 | 1-2 | 6.99% | 14.3 |
| 4 | 2-2 | 6.71% | 14.9 |
| 5 | 1-0 | 6.47% | 15.45 |
| 6 | 2-0 | 6.21% | 16.09 |
| 7 | 3-1 | 5.85% | 17.11 |
| 8 | 0-1 | 4.96% | 20.18 |
| 9 | 3-2 | 4.3% | 23.28 |
| 10 | 3-0 | 3.98% | 25.15 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.37%
29.67
|
4.96%
20.18
|
3.64%
27.46
|
1.78%
56.03
|
0.66%
152.49
|
0.19%
518.67
|
| 1 |
6.47%
15.45
|
9.51%
10.51
|
6.99%
14.3
|
3.43%
29.18
|
1.26%
79.42
|
0.37%
270.12
|
| 2 |
6.21%
16.09
|
9.13%
10.95
|
6.71%
14.9
|
3.29%
30.4
|
1.21%
82.72
|
0.36%
281.37
|
| 3 |
3.98%
25.15
|
5.85%
17.11
|
4.3%
23.28
|
2.11%
47.5
|
0.77%
129.25
|
0.23%
439.56
|
| 4 |
1.91%
52.39
|
2.81%
35.64
|
2.06%
48.49
|
1.01%
98.96
|
0.37%
269.25
|
0.11%
915.75
|
| 5 |
0.73%
136.44
|
1.08%
92.82
|
0.79%
126.28
|
0.39%
257.73
|
0.14%
701.26
|
0.04%
2386.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.78%
·
公平：
56.08
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.37% | 29.67 |
| 1 | 11.43% | 8.75 |
| 2 | 19.37% | 5.16 |
| 3 | 21.89% | 4.57 |
| 4 | 18.55% | 5.39 |
| 5+ | 25.40% | 3.94 |
|
大球 2.5 65.83%
小球 2.5 34.17%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.76%
平局
23.55%
客隊 勝利
28.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.83%
小球 2.5
34.17%
雙方進球
是
65.72%
否
34.28%
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 | 12.61% 7.93 | 14.56% 6.87 | 72.83% 1.37 |
| -1.5 | 27.17% 3.68 | — | 72.83% 1.37 |
| -1.0 | 27.17% 3.68 | 21.07% 4.75 | 51.76% 1.93 |
| -0.5 | 48.24% 2.07 | — | 51.76% 1.93 |
| 0 (PK) | 48.24% 2.07 | 22.12% 4.52 | 29.64% 3.37 |
| +0.5 | 70.36% 1.42 | — | 29.64% 3.37 |
| +1.0 | 70.36% 1.42 | 16.13% 6.2 | 13.51% 7.4 |
| +1.5 | 86.49% 1.16 | — | 13.51% 7.4 |
| +2.0 | 86.49% 1.16 | 8.53% 11.72 | 4.98% 20.09 |
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。
