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
44.33%
公平賠率
2.26
平局
24.19%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
31.47%
公平賠率
3.18
最可能的比分
1 - 1
概率 9.93%
公平賠率 10.08
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 | 2.26 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.93% | 10.08 |
| 2 | 2-1 | 8.93% | 11.19 |
| 3 | 1-2 | 7.49% | 13.34 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 1-0 | 6.57% | 15.21 |
| 6 | 2-0 | 5.92% | 16.9 |
| 7 | 0-1 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 3-1 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 0-2 | 4.16% | 24.02 |
| 10 | 3-2 | 4.05% | 24.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.51%
18.14
|
4.16%
24.02
|
2.1%
47.72
|
0.79%
126.42
|
0.24%
418.59
|
| 1 |
6.57%
15.21
|
9.93%
10.08
|
7.49%
13.34
|
3.77%
26.51
|
1.42%
70.23
|
0.43%
232.56
|
| 2 |
5.92%
16.9
|
8.93%
11.19
|
6.74%
14.83
|
3.39%
29.46
|
1.28%
78.04
|
0.39%
258.4
|
| 3 |
3.55%
28.17
|
5.36%
18.66
|
4.05%
24.71
|
2.04%
49.1
|
0.77%
130.06
|
0.23%
430.66
|
| 4 |
1.6%
62.61
|
2.41%
41.46
|
1.82%
54.92
|
0.92%
109.11
|
0.35%
289.02
|
0.1%
956.94
|
| 5 |
0.57%
173.91
|
0.87%
115.17
|
0.66%
152.56
|
0.33%
303.12
|
0.12%
802.57
|
0.04%
2659.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.49%
·
公平：
66.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
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
44.33%
平局
24.19%
客隊 勝利
31.47%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.26%
小球 2.5
35.74%
雙方進球
是
65.03%
否
34.97%
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 | 10.64% 9.4 | 13.47% 7.43 | 75.89% 1.32 |
| -1.5 | 24.1% 4.15 | — | 75.89% 1.32 |
| -1.0 | 24.1% 4.15 | 20.61% 4.85 | 55.29% 1.81 |
| -0.5 | 44.71% 2.24 | — | 55.29% 1.81 |
| 0 (PK) | 44.71% 2.24 | 22.74% 4.4 | 32.55% 3.07 |
| +0.5 | 67.45% 1.48 | — | 32.55% 3.07 |
| +1.0 | 67.45% 1.48 | 17.29% 5.79 | 15.26% 6.55 |
| +1.5 | 84.74% 1.18 | — | 15.26% 6.55 |
| +2.0 | 84.74% 1.18 | 9.48% 10.55 | 5.78% 17.29 |
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。
