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
41.83%
公平賠率
2.39
平局
24.36%
公平賠率
4.11
客隊 勝利
33.81%
公平賠率
2.96
最可能的比分
1 - 1
概率 9.98%
公平賠率 10.02
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 | 2.39 | — | |
| 平局 | 4.11 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 2-1 | 8.68% | 11.52 |
| 3 | 1-2 | 7.83% | 12.77 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.68 |
| 5 | 1-0 | 6.35% | 15.74 |
| 6 | 0-1 | 5.73% | 17.44 |
| 7 | 2-0 | 5.53% | 18.09 |
| 8 | 3-1 | 5.03% | 19.87 |
| 9 | 0-2 | 4.5% | 22.22 |
| 10 | 1-3 | 4.1% | 24.4 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.73%
17.44
|
4.5%
22.22
|
2.36%
42.46
|
0.92%
108.18
|
0.29%
344.47
|
| 1 |
6.35%
15.74
|
9.98%
10.02
|
7.83%
12.77
|
4.1%
24.4
|
1.61%
62.17
|
0.51%
197.98
|
| 2 |
5.53%
18.09
|
8.68%
11.52
|
6.81%
14.68
|
3.57%
28.05
|
1.4%
71.46
|
0.44%
227.58
|
| 3 |
3.21%
31.19
|
5.03%
19.87
|
3.95%
25.31
|
2.07%
48.36
|
0.81%
123.2
|
0.25%
392.31
|
| 4 |
1.39%
71.7
|
2.19%
45.67
|
1.72%
58.18
|
0.9%
111.17
|
0.35%
283.21
|
0.11%
901.71
|
| 5 |
0.49%
206.06
|
0.76%
131.23
|
0.6%
167.17
|
0.31%
319.49
|
0.12%
813.67
|
0.04%
2590.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.44%
·
公平：
69.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大球 2.5 64.26%
小球 2.5 35.74%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.83%
平局
24.36%
客隊 勝利
33.81%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.26%
小球 2.5
35.74%
雙方進球
是
65.29%
否
34.71%
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 | 9.47% 10.56 | 12.63% 7.92 | 77.9% 1.28 |
| -1.5 | 22.1% 4.52 | — | 77.9% 1.28 |
| -1.0 | 22.1% 4.52 | 20.02% 5.0 | 57.88% 1.73 |
| -0.5 | 42.12% 2.37 | — | 57.88% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.12% 2.37 | 22.9% 4.37 | 34.98% 2.86 |
| +0.5 | 65.02% 1.54 | — | 34.98% 2.86 |
| +1.0 | 65.02% 1.54 | 18.06% 5.54 | 16.91% 5.91 |
| +1.5 | 83.09% 1.2 | — | 16.91% 5.91 |
| +2.0 | 83.09% 1.2 | 10.28% 9.72 | 6.63% 15.08 |
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。
