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
43.08%
公平賠率
2.32
平局
24.29%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
32.64%
公平賠率
3.06
最可能的比分
1 - 1
概率 9.95%
公平賠率 10.05
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 | 2.32 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.06 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.95% | 10.05 |
| 2 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 3 | 1-2 | 7.66% | 13.05 |
| 4 | 2-2 | 6.78% | 14.74 |
| 5 | 1-0 | 6.46% | 15.47 |
| 6 | 2-0 | 5.72% | 17.48 |
| 7 | 0-1 | 5.62% | 17.78 |
| 8 | 3-1 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 0-2 | 4.33% | 23.09 |
| 10 | 3-2 | 4.0% | 24.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.62%
17.78
|
4.33%
23.09
|
2.22%
44.99
|
0.86%
116.85
|
0.26%
379.36
|
| 1 |
6.46%
15.47
|
9.95%
10.05
|
7.66%
13.05
|
3.93%
25.42
|
1.51%
66.02
|
0.47%
214.36
|
| 2 |
5.72%
17.48
|
8.81%
11.35
|
6.78%
14.74
|
3.48%
28.72
|
1.34%
74.6
|
0.41%
242.19
|
| 3 |
3.37%
29.63
|
5.2%
19.24
|
4.0%
24.99
|
2.05%
48.68
|
0.79%
126.44
|
0.24%
410.51
|
| 4 |
1.49%
66.96
|
2.3%
43.48
|
1.77%
56.47
|
0.91%
110.01
|
0.35%
285.71
|
0.11%
927.64
|
| 5 |
0.53%
189.14
|
0.81%
122.84
|
0.63%
159.52
|
0.32%
310.75
|
0.12%
807.1
|
0.04%
2617.8
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.46%
·
公平：
68.43
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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
43.08%
平局
24.29%
客隊 勝利
32.64%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.26%
小球 2.5
35.74%
雙方進球
是
65.18%
否
34.82%
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 | 10.04% 9.96 | 13.05% 7.66 | 76.91% 1.3 |
| -1.5 | 23.09% 4.33 | — | 76.91% 1.3 |
| -1.0 | 23.09% 4.33 | 20.32% 4.92 | 56.59% 1.77 |
| -0.5 | 43.41% 2.3 | — | 56.59% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.41% 2.3 | 22.83% 4.38 | 33.75% 2.96 |
| +0.5 | 66.25% 1.51 | — | 33.75% 2.96 |
| +1.0 | 66.25% 1.51 | 17.68% 5.66 | 16.07% 6.22 |
| +1.5 | 83.92% 1.19 | — | 16.07% 6.22 |
| +2.0 | 83.92% 1.19 | 9.88% 10.12 | 6.2% 16.14 |
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。
