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
43.13%
公平賠率
2.32
平局
24.13%
公平賠率
4.14
客隊 勝利
32.74%
公平賠率
3.05
最可能的比分
1 - 1
概率 9.8%
公平賠率 10.21
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 | 4.14 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.8% | 10.21 |
| 2 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 3 | 1-2 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 2-2 | 6.84% | 14.62 |
| 5 | 1-0 | 6.28% | 15.92 |
| 6 | 2-0 | 5.62% | 17.79 |
| 7 | 0-1 | 5.47% | 18.27 |
| 8 | 3-1 | 5.23% | 19.11 |
| 9 | 0-2 | 4.27% | 23.42 |
| 10 | 3-2 | 4.08% | 24.5 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.47%
18.27
|
4.27%
23.42
|
2.22%
45.05
|
0.87%
115.5
|
0.27%
370.23
|
| 1 |
6.28%
15.92
|
9.8%
10.21
|
7.64%
13.09
|
3.97%
25.17
|
1.55%
64.53
|
0.48%
206.83
|
| 2 |
5.62%
17.79
|
8.77%
11.4
|
6.84%
14.62
|
3.56%
28.12
|
1.39%
72.1
|
0.43%
231.11
|
| 3 |
3.35%
29.82
|
5.23%
19.11
|
4.08%
24.5
|
2.12%
47.13
|
0.83%
120.83
|
0.26%
387.3
|
| 4 |
1.5%
66.63
|
2.34%
42.71
|
1.83%
54.76
|
0.95%
105.31
|
0.37%
270.05
|
0.12%
865.8
|
| 5 |
0.54%
186.12
|
0.84%
119.3
|
0.65%
152.95
|
0.34%
294.12
|
0.13%
754.15
|
0.04%
2415.46
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.54%
·
公平：
64.83
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 3.51% | 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
43.13%
平局
24.13%
客隊 勝利
32.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.05%
小球 2.5
34.95%
雙方進球
是
65.8%
否
34.2%
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 | 10.18% 9.83 | 13.06% 7.66 | 76.76% 1.3 |
| -1.5 | 23.24% 4.3 | — | 76.76% 1.3 |
| -1.0 | 23.24% 4.3 | 20.22% 4.94 | 56.54% 1.77 |
| -0.5 | 43.46% 2.3 | — | 56.54% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.46% 2.3 | 22.68% 4.41 | 33.86% 2.95 |
| +0.5 | 66.14% 1.51 | — | 33.86% 2.95 |
| +1.0 | 66.14% 1.51 | 17.63% 5.67 | 16.23% 6.16 |
| +1.5 | 83.77% 1.19 | — | 16.23% 6.16 |
| +2.0 | 83.77% 1.19 | 9.92% 10.08 | 6.31% 15.85 |
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。
