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
51.34%
公平賠率
1.95
平局
22.23%
公平賠率
4.5
客隊 勝利
26.43%
公平賠率
3.78
最可能的比分
2 - 1
概率 8.99%
公平賠率 11.12
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 | 1.95 | — | |
| 平局 | 4.5 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.99% | 11.12 |
| 2 | 1-1 | 8.44% | 11.84 |
| 3 | 2-2 | 6.79% | 14.73 |
| 4 | 3-1 | 6.38% | 15.66 |
| 5 | 1-2 | 6.38% | 15.69 |
| 6 | 2-0 | 5.96% | 16.79 |
| 7 | 1-0 | 5.59% | 17.88 |
| 8 | 3-2 | 4.82% | 20.75 |
| 9 | 3-0 | 4.23% | 23.65 |
| 10 | 0-1 | 3.96% | 25.23 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.63%
38.09
|
3.96%
25.23
|
2.99%
33.41
|
1.51%
66.38
|
0.57%
175.84
|
0.17%
582.41
|
| 1 |
5.59%
17.88
|
8.44%
11.84
|
6.38%
15.69
|
3.21%
31.17
|
1.21%
82.56
|
0.37%
273.37
|
| 2 |
5.96%
16.79
|
8.99%
11.12
|
6.79%
14.73
|
3.42%
29.26
|
1.29%
77.52
|
0.39%
256.67
|
| 3 |
4.23%
23.65
|
6.38%
15.66
|
4.82%
20.75
|
2.43%
41.22
|
0.92%
109.18
|
0.28%
361.53
|
| 4 |
2.25%
44.41
|
3.4%
29.41
|
2.57%
38.96
|
1.29%
77.4
|
0.49%
205.04
|
0.15%
678.89
|
| 5 |
0.96%
104.25
|
1.45%
69.05
|
1.09%
91.45
|
0.55%
181.69
|
0.21%
481.23
|
0.06%
1594.9
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.62%
·
公平：
38.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.11% | 11.88% |
| 1.5 | 62.8% | 37.2% |
| 2.5 | 35.84% | 64.15% |
| 3.5 | 16.7% | 83.29% |
| 4.5 | 6.51% | 93.49% |
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 | 2.63% | 38.09 |
| 1 | 9.56% | 10.46 |
| 2 | 17.39% | 5.75 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 19.20% | 5.21 |
| 5+ | 30.12% | 3.32 |
|
大球 2.5 70.43%
小球 2.5 29.57%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.34%
平局
22.23%
客隊 勝利
26.43%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.43%
小球 2.5
29.57%
雙方進球
是
68.65%
否
31.35%
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 | 15.44% 6.48 | 15.54% 6.44 | 69.02% 1.45 |
| -1.5 | 30.98% 3.23 | — | 69.02% 1.45 |
| -1.0 | 30.98% 3.23 | 20.93% 4.78 | 48.09% 2.08 |
| -0.5 | 51.91% 1.93 | — | 48.09% 2.08 |
| 0 (PK) | 51.91% 1.93 | 20.84% 4.8 | 27.25% 3.67 |
| +0.5 | 72.75% 1.37 | — | 27.25% 3.67 |
| +1.0 | 72.75% 1.37 | 14.84% 6.74 | 12.42% 8.05 |
| +1.5 | 87.58% 1.14 | — | 12.42% 8.05 |
| +2.0 | 87.58% 1.14 | 7.81% 12.81 | 4.61% 21.71 |
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。
