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
48.65%
公平賠率
2.06
平局
23.03%
公平賠率
4.34
客隊 勝利
28.32%
公平賠率
3.53
最可能的比分
1 - 1
概率 9.03%
公平賠率 11.08
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 | 2.06 | — | |
| 平局 | 4.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.03% | 11.08 |
| 2 | 2-1 | 9.03% | 11.08 |
| 3 | 1-2 | 6.82% | 14.67 |
| 4 | 2-2 | 6.82% | 14.67 |
| 5 | 3-1 | 6.02% | 16.61 |
| 6 | 1-0 | 5.98% | 16.72 |
| 7 | 2-0 | 5.98% | 16.72 |
| 8 | 3-2 | 4.54% | 22.0 |
| 9 | 0-1 | 4.51% | 22.15 |
| 10 | 3-0 | 3.99% | 25.09 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.99%
33.45
|
4.51%
22.15
|
3.41%
29.34
|
1.72%
58.29
|
0.65%
154.42
|
0.2%
511.25
|
| 1 |
5.98%
16.72
|
9.03%
11.08
|
6.82%
14.67
|
3.43%
29.14
|
1.3%
77.2
|
0.39%
255.62
|
| 2 |
5.98%
16.72
|
9.03%
11.08
|
6.82%
14.67
|
3.43%
29.14
|
1.3%
77.2
|
0.39%
255.62
|
| 3 |
3.99%
25.09
|
6.02%
16.61
|
4.54%
22.0
|
2.29%
43.72
|
0.86%
115.81
|
0.26%
383.44
|
| 4 |
1.99%
50.17
|
3.01%
33.23
|
2.27%
44.01
|
1.14%
87.44
|
0.43%
231.59
|
0.13%
766.87
|
| 5 |
0.8%
125.42
|
1.2%
83.06
|
0.91%
110.02
|
0.46%
218.58
|
0.17%
579.04
|
0.05%
1915.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.11%
·
公平：
47.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.47% | 13.53% |
| 1.5 | 59.4% | 40.6% |
| 2.5 | 32.33% | 67.67% |
| 3.5 | 14.29% | 85.71% |
| 4.5 | 5.26% | 94.73% |
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 | 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
48.65%
平局
23.03%
客隊 勝利
28.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.1%
小球 2.5
31.9%
雙方進球
是
67.36%
否
32.64%
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 | 13.47% 7.43 | 14.79% 6.76 | 71.74% 1.39 |
| -1.5 | 28.26% 3.54 | — | 71.74% 1.39 |
| -1.0 | 28.26% 3.54 | 20.89% 4.79 | 50.85% 1.97 |
| -0.5 | 49.15% 2.03 | — | 50.85% 1.97 |
| 0 (PK) | 49.15% 2.03 | 21.61% 4.63 | 29.24% 3.42 |
| +0.5 | 70.76% 1.41 | — | 29.24% 3.42 |
| +1.0 | 70.76% 1.41 | 15.77% 6.34 | 13.47% 7.42 |
| +1.5 | 86.53% 1.16 | — | 13.47% 7.42 |
| +2.0 | 86.53% 1.16 | 8.43% 11.86 | 5.04% 19.84 |
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。
