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
41.55%
公平賠率
2.41
平局
24.57%
公平賠率
4.07
客隊 勝利
33.89%
公平賠率
2.95
最可能的比分
1 - 1
概率 10.17%
公平賠率 9.83
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 | 2.41 | — | |
| 平局 | 4.07 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.17% | 9.83 |
| 2 | 2-1 | 8.7% | 11.49 |
| 3 | 1-2 | 7.89% | 12.68 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 1-0 | 6.56% | 15.23 |
| 6 | 0-1 | 5.95% | 16.81 |
| 7 | 2-0 | 5.61% | 17.82 |
| 8 | 3-1 | 4.96% | 20.17 |
| 9 | 0-2 | 4.61% | 21.69 |
| 10 | 1-3 | 4.07% | 24.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.84%
26.05
|
5.95%
16.81
|
4.61%
21.69
|
2.38%
41.97
|
0.92%
108.32
|
0.29%
349.41
|
| 1 |
6.56%
15.23
|
10.17%
9.83
|
7.89%
12.68
|
4.07%
24.54
|
1.58%
63.34
|
0.49%
204.33
|
| 2 |
5.61%
17.82
|
8.7%
11.49
|
6.74%
14.83
|
3.48%
28.71
|
1.35%
74.09
|
0.42%
239.01
|
| 3 |
3.2%
31.26
|
4.96%
20.17
|
3.84%
26.02
|
1.99%
50.36
|
0.77%
129.97
|
0.24%
419.29
|
| 4 |
1.37%
73.12
|
2.12%
47.17
|
1.64%
60.87
|
0.85%
117.81
|
0.33%
304.04
|
0.1%
980.39
|
| 5 |
0.47%
213.81
|
0.73%
137.93
|
0.56%
177.97
|
0.29%
344.47
|
0.11%
888.89
|
0.03%
2865.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.34%
·
公平：
74.75
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 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.84% | 26.05 |
| 1 | 12.51% | 7.99 |
| 2 | 20.40% | 4.90 |
| 3 | 22.17% | 4.51 |
| 4 | 18.07% | 5.54 |
| 5+ | 23.01% | 4.35 |
|
大球 2.5 63.25%
小球 2.5 36.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.55%
平局
24.57%
客隊 勝利
33.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.25%
小球 2.5
36.75%
雙方進球
是
64.53%
否
35.47%
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 | 9.21% 10.85 | 12.54% 7.98 | 78.25% 1.28 |
| -1.5 | 21.75% 4.6 | — | 78.25% 1.28 |
| -1.0 | 21.75% 4.6 | 20.08% 4.98 | 58.17% 1.72 |
| -0.5 | 41.83% 2.39 | — | 58.17% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.83% 2.39 | 23.11% 4.33 | 35.06% 2.85 |
| +0.5 | 64.94% 1.54 | — | 35.06% 2.85 |
| +1.0 | 64.94% 1.54 | 18.2% 5.49 | 16.86% 5.93 |
| +1.5 | 83.14% 1.2 | — | 16.86% 5.93 |
| +2.0 | 83.14% 1.2 | 10.3% 9.71 | 6.56% 15.25 |
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。
