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
40.91%
公平賠率
2.44
平局
24.63%
公平賠率
4.06
客隊 勝利
34.46%
公平賠率
2.9
最可能的比分
1 - 1
概率 10.22%
公平賠率 9.78
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 | 2.44 | — | |
| 平局 | 4.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.22% | 9.78 |
| 2 | 2-1 | 8.64% | 11.58 |
| 3 | 1-2 | 7.97% | 12.54 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.84 |
| 5 | 1-0 | 6.55% | 15.26 |
| 6 | 0-1 | 6.05% | 16.53 |
| 7 | 2-0 | 5.54% | 18.06 |
| 8 | 3-1 | 4.87% | 20.55 |
| 9 | 0-2 | 4.72% | 21.19 |
| 10 | 1-3 | 4.15% | 24.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.88%
25.79
|
6.05%
16.53
|
4.72%
21.19
|
2.45%
40.76
|
0.96%
104.52
|
0.3%
335.01
|
| 1 |
6.55%
15.26
|
10.22%
9.78
|
7.97%
12.54
|
4.15%
24.12
|
1.62%
61.84
|
0.5%
198.22
|
| 2 |
5.54%
18.06
|
8.64%
11.58
|
6.74%
14.84
|
3.5%
28.54
|
1.37%
73.19
|
0.43%
234.58
|
| 3 |
3.12%
32.06
|
4.87%
20.55
|
3.8%
26.35
|
1.97%
50.67
|
0.77%
129.92
|
0.24%
416.32
|
| 4 |
1.32%
75.88
|
2.06%
48.64
|
1.6%
62.36
|
0.83%
119.92
|
0.33%
307.5
|
0.1%
985.22
|
| 5 |
0.45%
224.52
|
0.69%
143.91
|
0.54%
184.5
|
0.28%
354.74
|
0.11%
909.92
|
0.03%
2915.45
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.31%
·
公平：
76.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.88% | 25.79 |
| 1 | 12.60% | 7.94 |
| 2 | 20.48% | 4.88 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 18.02% | 5.55 |
| 5+ | 22.83% | 4.38 |
|
大球 2.5 63.04%
小球 2.5 36.96%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.91%
平局
24.63%
客隊 勝利
34.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.04%
小球 2.5
36.96%
雙方進球
是
64.41%
否
35.59%
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 | 8.91% 11.23 | 12.32% 8.12 | 78.77% 1.27 |
| -1.5 | 21.23% 4.71 | — | 78.77% 1.27 |
| -1.0 | 21.23% 4.71 | 19.94% 5.01 | 58.83% 1.7 |
| -0.5 | 41.17% 2.43 | — | 58.83% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.17% 2.43 | 23.17% 4.32 | 35.66% 2.8 |
| +0.5 | 64.34% 1.55 | — | 35.66% 2.8 |
| +1.0 | 64.34% 1.55 | 18.41% 5.43 | 17.25% 5.8 |
| +1.5 | 82.75% 1.21 | — | 17.25% 5.8 |
| +2.0 | 82.75% 1.21 | 10.5% 9.52 | 6.75% 14.81 |
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。
