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
40.33%
公平賠率
2.48
平局
24.53%
公平賠率
4.08
客隊 勝利
35.14%
公平賠率
2.85
最可能的比分
1 - 1
概率 10.11%
公平賠率 9.89
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 4.08 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.85 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.11% | 9.89 |
| 2 | 2-1 | 8.54% | 11.7 |
| 3 | 1-2 | 8.04% | 12.44 |
| 4 | 2-2 | 6.79% | 14.72 |
| 5 | 1-0 | 6.36% | 15.73 |
| 6 | 0-1 | 5.98% | 16.71 |
| 7 | 2-0 | 5.37% | 18.61 |
| 8 | 3-1 | 4.81% | 20.78 |
| 9 | 0-2 | 4.76% | 21.02 |
| 10 | 1-3 | 4.26% | 23.47 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.76%
26.58
|
5.98%
16.71
|
4.76%
21.02
|
2.52%
39.67
|
1.0%
99.79
|
0.32%
313.77
|
| 1 |
6.36%
15.73
|
10.11%
9.89
|
8.04%
12.44
|
4.26%
23.47
|
1.69%
59.05
|
0.54%
185.7
|
| 2 |
5.37%
18.61
|
8.54%
11.7
|
6.79%
14.72
|
3.6%
27.78
|
1.43%
69.88
|
0.46%
219.73
|
| 3 |
3.03%
33.03
|
4.81%
20.78
|
3.83%
26.13
|
2.03%
49.31
|
0.81%
124.05
|
0.26%
390.17
|
| 4 |
1.28%
78.19
|
2.03%
49.18
|
1.62%
61.86
|
0.86%
116.71
|
0.34%
293.6
|
0.11%
923.36
|
| 5 |
0.43%
231.32
|
0.69%
145.5
|
0.55%
183.02
|
0.29%
345.3
|
0.12%
868.81
|
0.04%
2732.24
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.36%
·
公平：
73.51
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 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.76% | 26.58 |
| 1 | 12.34% | 8.10 |
| 2 | 20.24% | 4.94 |
| 3 | 22.13% | 4.52 |
| 4 | 18.15% | 5.51 |
| 5+ | 23.38% | 4.28 |
|
大球 2.5 63.65%
小球 2.5 36.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.33%
平局
24.53%
客隊 勝利
35.14%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.65%
小球 2.5
36.35%
雙方進球
是
64.92%
否
35.08%
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 | 8.73% 11.45 | 12.13% 8.25 | 79.14% 1.26 |
| -1.5 | 20.86% 4.79 | — | 79.14% 1.26 |
| -1.0 | 20.86% 4.79 | 19.71% 5.07 | 59.43% 1.68 |
| -0.5 | 40.57% 2.46 | — | 59.43% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.57% 2.46 | 23.07% 4.33 | 36.35% 2.75 |
| +0.5 | 63.65% 1.57 | — | 36.35% 2.75 |
| +1.0 | 63.65% 1.57 | 18.55% 5.39 | 17.81% 5.62 |
| +1.5 | 82.19% 1.22 | — | 17.81% 5.62 |
| +2.0 | 82.19% 1.22 | 10.74% 9.32 | 7.07% 14.14 |
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。
