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
40.37%
公平賠率
2.48
平局
24.45%
公平賠率
4.09
客隊 勝利
35.18%
公平賠率
2.84
最可能的比分
1 - 1
概率 10.03%
公平賠率 9.97
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 | 4.09 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.03% | 9.97 |
| 2 | 2-1 | 8.53% | 11.73 |
| 3 | 1-2 | 8.03% | 12.46 |
| 4 | 2-2 | 6.82% | 14.66 |
| 5 | 1-0 | 6.27% | 15.95 |
| 6 | 0-1 | 5.9% | 16.95 |
| 7 | 2-0 | 5.33% | 18.76 |
| 8 | 3-1 | 4.83% | 20.69 |
| 9 | 0-2 | 4.72% | 21.18 |
| 10 | 1-3 | 4.28% | 23.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.9%
16.95
|
4.72%
21.18
|
2.52%
39.72
|
1.01%
99.29
|
0.32%
310.27
|
| 1 |
6.27%
15.95
|
10.03%
9.97
|
8.03%
12.46
|
4.28%
23.36
|
1.71%
58.4
|
0.55%
182.52
|
| 2 |
5.33%
18.76
|
8.53%
11.73
|
6.82%
14.66
|
3.64%
27.48
|
1.46%
68.71
|
0.47%
214.73
|
| 3 |
3.02%
33.11
|
4.83%
20.69
|
3.87%
25.87
|
2.06%
48.5
|
0.82%
121.26
|
0.26%
378.93
|
| 4 |
1.28%
77.91
|
2.05%
48.69
|
1.64%
60.87
|
0.88%
114.13
|
0.35%
285.31
|
0.11%
891.27
|
| 5 |
0.44%
229.15
|
0.7%
143.2
|
0.56%
179.02
|
0.3%
335.68
|
0.12%
838.93
|
0.04%
2624.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.4%
·
公平：
71.49
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.37%
平局
24.45%
客隊 勝利
35.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.23%
否
34.77%
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 | 8.8% 11.37 | 12.14% 8.24 | 79.06% 1.26 |
| -1.5 | 20.94% 4.78 | — | 79.06% 1.26 |
| -1.0 | 20.94% 4.78 | 19.67% 5.08 | 59.39% 1.68 |
| -0.5 | 40.61% 2.46 | — | 59.39% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.61% 2.46 | 23.0% 4.35 | 36.4% 2.75 |
| +0.5 | 63.6% 1.57 | — | 36.4% 2.75 |
| +1.0 | 63.6% 1.57 | 18.51% 5.4 | 17.88% 5.59 |
| +1.5 | 82.12% 1.22 | — | 17.88% 5.59 |
| +2.0 | 82.12% 1.22 | 10.75% 9.3 | 7.13% 14.03 |
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。
