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
47.44%
公平賠率
2.11
平局
23.04%
公平賠率
4.34
客隊 勝利
29.52%
公平賠率
3.39
最可能的比分
1 - 1
概率 8.92%
公平賠率 11.21
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 | 2.11 | — | |
| 平局 | 4.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.92% | 11.21 |
| 2 | 2-1 | 8.87% | 11.27 |
| 3 | 1-2 | 6.96% | 14.38 |
| 4 | 2-2 | 6.92% | 14.45 |
| 5 | 3-1 | 5.89% | 16.99 |
| 6 | 1-0 | 5.72% | 17.49 |
| 7 | 2-0 | 5.69% | 17.58 |
| 8 | 3-2 | 4.59% | 21.78 |
| 9 | 0-1 | 4.48% | 22.32 |
| 10 | 3-0 | 3.77% | 26.51 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.87%
34.81
|
4.48%
22.32
|
3.5%
28.61
|
1.82%
55.02
|
0.71%
141.08
|
0.22%
452.08
|
| 1 |
5.72%
17.49
|
8.92%
11.21
|
6.96%
14.38
|
3.62%
27.65
|
1.41%
70.89
|
0.44%
227.22
|
| 2 |
5.69%
17.58
|
8.87%
11.27
|
6.92%
14.45
|
3.6%
27.79
|
1.4%
71.25
|
0.44%
228.36
|
| 3 |
3.77%
26.51
|
5.89%
16.99
|
4.59%
21.78
|
2.39%
41.89
|
0.93%
107.41
|
0.29%
344.23
|
| 4 |
1.88%
53.28
|
2.93%
34.15
|
2.28%
43.78
|
1.19%
84.2
|
0.46%
215.89
|
0.14%
692.04
|
| 5 |
0.75%
133.87
|
1.17%
85.81
|
0.91%
110.01
|
0.47%
211.55
|
0.18%
542.59
|
0.06%
1739.13
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.15%
·
公平：
46.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.33% | 13.67% |
| 1.5 | 59.13% | 40.87% |
| 2.5 | 32.06% | 67.94% |
| 3.5 | 14.11% | 85.89% |
| 4.5 | 5.17% | 94.82% |
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 | 2.87% | 34.81 |
| 1 | 10.20% | 9.81 |
| 2 | 18.10% | 5.52 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 19.01% | 5.26 |
| 5+ | 28.40% | 3.52 |
|
大球 2.5 68.83%
小球 2.5 31.17%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.44%
平局
23.04%
客隊 勝利
29.52%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.83%
小球 2.5
31.17%
雙方進球
是
68.19%
否
31.81%
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 | 12.92% 7.74 | 14.4% 6.95 | 72.68% 1.38 |
| -1.5 | 27.32% 3.66 | — | 72.68% 1.38 |
| -1.0 | 27.32% 3.66 | 20.57% 4.86 | 52.11% 1.92 |
| -0.5 | 47.89% 2.09 | — | 52.11% 1.92 |
| 0 (PK) | 47.89% 2.09 | 21.62% 4.62 | 30.48% 3.28 |
| +0.5 | 69.52% 1.44 | — | 30.48% 3.28 |
| +1.0 | 69.52% 1.44 | 16.13% 6.2 | 14.36% 6.97 |
| +1.5 | 85.64% 1.17 | — | 14.36% 6.97 |
| +2.0 | 85.64% 1.17 | 8.85% 11.3 | 5.51% 18.16 |
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。
