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
43.96%
公平賠率
2.27
平局
24.07%
公平賠率
4.15
客隊 勝利
31.97%
公平賠率
3.13
最可能的比分
1 - 1
概率 9.78%
公平賠率 10.23
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 | 2.27 | — | |
| 平局 | 4.15 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.13 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.78% | 10.23 |
| 2 | 2-1 | 8.85% | 11.3 |
| 3 | 1-2 | 7.53% | 13.28 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.67 |
| 5 | 1-0 | 6.35% | 15.75 |
| 6 | 2-0 | 5.75% | 17.4 |
| 7 | 0-1 | 5.4% | 18.51 |
| 8 | 3-1 | 5.34% | 18.73 |
| 9 | 0-2 | 4.16% | 24.04 |
| 10 | 3-2 | 4.11% | 24.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.4%
18.51
|
4.16%
24.04
|
2.14%
46.83
|
0.82%
121.62
|
0.25%
394.94
|
| 1 |
6.35%
15.75
|
9.78%
10.23
|
7.53%
13.28
|
3.87%
25.87
|
1.49%
67.2
|
0.46%
218.15
|
| 2 |
5.75%
17.4
|
8.85%
11.3
|
6.81%
14.67
|
3.5%
28.59
|
1.35%
74.25
|
0.41%
241.08
|
| 3 |
3.47%
28.84
|
5.34%
18.73
|
4.11%
24.32
|
2.11%
47.38
|
0.81%
123.06
|
0.25%
399.52
|
| 4 |
1.57%
63.73
|
2.42%
41.39
|
1.86%
53.75
|
0.96%
104.7
|
0.37%
271.96
|
0.11%
882.61
|
| 5 |
0.57%
176.06
|
0.87%
114.32
|
0.67%
148.48
|
0.35%
289.27
|
0.13%
751.31
|
0.04%
2439.02
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.56%
·
公平：
63.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大球 2.5 65.05%
小球 2.5 34.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.96%
平局
24.07%
客隊 勝利
31.97%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.05%
小球 2.5
34.95%
雙方進球
是
65.7%
否
34.3%
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 | 10.57% 9.46 | 13.34% 7.5 | 76.09% 1.31 |
| -1.5 | 23.91% 4.18 | — | 76.09% 1.31 |
| -1.0 | 23.91% 4.18 | 20.41% 4.9 | 55.68% 1.8 |
| -0.5 | 44.32% 2.26 | — | 55.68% 1.8 |
| 0 (PK) | 44.32% 2.26 | 22.63% 4.42 | 33.05% 3.03 |
| +0.5 | 66.95% 1.49 | — | 33.05% 3.03 |
| +1.0 | 66.95% 1.49 | 17.37% 5.76 | 15.68% 6.38 |
| +1.5 | 84.32% 1.19 | — | 15.68% 6.38 |
| +2.0 | 84.32% 1.19 | 9.65% 10.36 | 6.03% 16.58 |
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。
