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
41.94%
公平賠率
2.38
平局
24.63%
公平賠率
4.06
客隊 勝利
33.44%
公平賠率
2.99
最可能的比分
1 - 1
概率 10.25%
公平賠率 9.76
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 | 2.38 | — | |
| 平局 | 4.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.99 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.25% | 9.76 |
| 2 | 2-1 | 8.76% | 11.41 |
| 3 | 1-2 | 7.84% | 12.76 |
| 4 | 2-2 | 6.7% | 14.92 |
| 5 | 1-0 | 6.7% | 14.93 |
| 6 | 0-1 | 5.99% | 16.69 |
| 7 | 2-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 3-1 | 4.99% | 20.03 |
| 9 | 0-2 | 4.58% | 21.82 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 25.01 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.92%
25.53
|
5.99%
16.69
|
4.58%
21.82
|
2.34%
42.78
|
0.89%
111.83
|
0.27%
365.5
|
| 1 |
6.7%
14.93
|
10.25%
9.76
|
7.84%
12.76
|
4.0%
25.01
|
1.53%
65.4
|
0.47%
213.72
|
| 2 |
5.73%
17.46
|
8.76%
11.41
|
6.7%
14.92
|
3.42%
29.26
|
1.31%
76.49
|
0.4%
249.94
|
| 3 |
3.26%
30.64
|
4.99%
20.03
|
3.82%
26.18
|
1.95%
51.33
|
0.75%
134.19
|
0.23%
438.6
|
| 4 |
1.4%
71.67
|
2.13%
46.84
|
1.63%
61.23
|
0.83%
120.06
|
0.32%
313.87
|
0.1%
1025.64
|
| 5 |
0.48%
209.56
|
0.73%
136.97
|
0.56%
179.05
|
0.28%
351.12
|
0.11%
917.43
|
0.03%
3003.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.31%
·
公平：
76.52
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.92% | 25.53 |
| 1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 20.56% | 4.86 |
| 3 | 22.20% | 4.50 |
| 4 | 17.98% | 5.56 |
| 5+ | 22.65% | 4.41 |
|
大球 2.5 62.84%
小球 2.5 37.16%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.94%
平局
24.63%
客隊 勝利
33.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.84%
小球 2.5
37.16%
雙方進球
是
64.18%
否
35.82%
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 | 9.33% 10.71 | 12.67% 7.89 | 77.99% 1.28 |
| -1.5 | 22.01% 4.54 | — | 77.99% 1.28 |
| -1.0 | 22.01% 4.54 | 20.23% 4.94 | 57.76% 1.73 |
| -0.5 | 42.24% 2.37 | — | 57.76% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.24% 2.37 | 23.17% 4.32 | 34.6% 2.89 |
| +0.5 | 65.4% 1.53 | — | 34.6% 2.89 |
| +1.0 | 65.4% 1.53 | 18.1% 5.52 | 16.5% 6.06 |
| +1.5 | 83.5% 1.2 | — | 16.5% 6.06 |
| +2.0 | 83.5% 1.2 | 10.14% 9.86 | 6.35% 15.74 |
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。
