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
48.72%
公平賠率
2.05
平局
22.44%
公平賠率
4.46
客隊 勝利
28.84%
公平賠率
3.47
最可能的比分
2 - 1
概率 8.73%
公平賠率 11.46
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 | 2.05 | — | |
| 平局 | 4.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.47 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.73% | 11.46 |
| 2 | 1-1 | 8.35% | 11.98 |
| 3 | 2-2 | 6.98% | 14.32 |
| 4 | 1-2 | 6.68% | 14.97 |
| 5 | 3-1 | 6.08% | 16.45 |
| 6 | 2-0 | 5.45% | 18.33 |
| 7 | 1-0 | 5.22% | 19.16 |
| 8 | 3-2 | 4.86% | 20.56 |
| 9 | 0-1 | 4.0% | 25.03 |
| 10 | 3-0 | 3.8% | 26.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.5%
40.04
|
4.0%
25.03
|
3.2%
31.28
|
1.7%
58.66
|
0.68%
146.65
|
0.22%
458.3
|
| 1 |
5.22%
19.16
|
8.35%
11.98
|
6.68%
14.97
|
3.56%
28.07
|
1.43%
70.17
|
0.46%
219.25
|
| 2 |
5.45%
18.33
|
8.73%
11.46
|
6.98%
14.32
|
3.72%
26.86
|
1.49%
67.15
|
0.48%
209.82
|
| 3 |
3.8%
26.32
|
6.08%
16.45
|
4.86%
20.56
|
2.59%
38.55
|
1.04%
96.38
|
0.33%
301.2
|
| 4 |
1.99%
50.37
|
3.18%
31.48
|
2.54%
39.35
|
1.36%
73.78
|
0.54%
184.47
|
0.17%
576.37
|
| 5 |
0.83%
120.5
|
1.33%
75.31
|
1.06%
94.14
|
0.57%
176.52
|
0.23%
441.31
|
0.07%
1379.31
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.59%
·
公平：
38.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.63% | 12.37% |
| 1.5 | 61.78% | 38.22% |
| 2.5 | 34.77% | 65.23% |
| 3.5 | 15.95% | 84.05% |
| 4.5 | 6.11% | 93.89% |
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 | 2.50% | 40.04 |
| 1 | 9.21% | 10.85 |
| 2 | 17.00% | 5.88 |
| 3 | 20.91% | 4.78 |
| 4 | 19.29% | 5.18 |
| 5+ | 31.08% | 3.22 |
|
大球 2.5 71.29%
小球 2.5 28.71%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.72%
平局
22.44%
客隊 勝利
28.84%
大 / 小 2.5
大球 2.5
71.29%
小球 2.5
28.71%
雙方進球
是
69.94%
否
30.06%
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 | 14.06% 7.11 | 14.73% 6.79 | 71.21% 1.4 |
| -1.5 | 28.79% 3.47 | — | 71.21% 1.4 |
| -1.0 | 28.79% 3.47 | 20.42% 4.9 | 50.79% 1.97 |
| -0.5 | 49.21% 2.03 | — | 50.79% 1.97 |
| 0 (PK) | 49.21% 2.03 | 21.04% 4.75 | 29.75% 3.36 |
| +0.5 | 70.25% 1.42 | — | 29.75% 3.36 |
| +1.0 | 70.25% 1.42 | 15.63% 6.4 | 14.12% 7.08 |
| +1.5 | 85.88% 1.16 | — | 14.12% 7.08 |
| +2.0 | 85.88% 1.16 | 8.63% 11.59 | 5.48% 18.23 |
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。
