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
55.22%
公平賠率
1.81
平局
20.52%
公平賠率
4.87
客隊 勝利
24.26%
公平賠率
4.12
最可能的比分
2 - 1
概率 8.41%
公平賠率 11.89
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 | 1.81 | — | |
| 平局 | 4.87 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.41% | 11.89 |
| 2 | 1-1 | 6.95% | 14.38 |
| 3 | 3-1 | 6.79% | 14.74 |
| 4 | 2-2 | 6.73% | 14.86 |
| 5 | 1-2 | 5.56% | 17.98 |
| 6 | 3-2 | 5.43% | 18.42 |
| 7 | 2-0 | 5.26% | 19.02 |
| 8 | 1-0 | 4.34% | 23.02 |
| 9 | 3-0 | 4.24% | 23.58 |
| 10 | 4-1 | 4.11% | 24.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.8%
55.7
|
2.87%
34.81
|
2.3%
43.51
|
1.23%
81.59
|
0.49%
203.96
|
0.16%
637.35
|
| 1 |
4.34%
23.02
|
6.95%
14.38
|
5.56%
17.98
|
2.97%
33.71
|
1.19%
84.29
|
0.38%
263.37
|
| 2 |
5.26%
19.02
|
8.41%
11.89
|
6.73%
14.86
|
3.59%
27.86
|
1.44%
69.66
|
0.46%
217.68
|
| 3 |
4.24%
23.58
|
6.79%
14.74
|
5.43%
18.42
|
2.9%
34.54
|
1.16%
86.36
|
0.37%
269.83
|
| 4 |
2.57%
38.98
|
4.11%
24.36
|
3.28%
30.45
|
1.75%
57.09
|
0.7%
142.73
|
0.22%
446.03
|
| 5 |
1.24%
80.53
|
1.99%
50.33
|
1.59%
62.91
|
0.85%
117.97
|
0.34%
294.9
|
0.11%
921.66
|
其他比分（任一方進6球以上）
4.27%
·
公平：
23.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.1% | 8.89% |
| 1.5 | 69.58% | 30.41% |
| 2.5 | 43.55% | 56.45% |
| 3.5 | 22.54% | 77.45% |
| 4.5 | 9.83% | 90.16% |
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 | 1.80% | 55.70 |
| 1 | 7.22% | 13.86 |
| 2 | 14.51% | 6.89 |
| 3 | 19.44% | 5.14 |
| 4 | 19.54% | 5.12 |
| 5+ | 37.50% | 2.67 |
|
大球 2.5 76.48%
小球 2.5 23.52%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.22%
平局
20.52%
客隊 勝利
24.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
76.48%
小球 2.5
23.52%
雙方進球
是
72.71%
否
27.29%
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 | 19.2% 5.21 | 16.33% 6.12 | 64.47% 1.55 |
| -1.5 | 35.52% 2.82 | — | 64.47% 1.55 |
| -1.0 | 35.52% 2.82 | 20.32% 4.92 | 44.15% 2.27 |
| -0.5 | 55.85% 1.79 | — | 44.15% 2.27 |
| 0 (PK) | 55.85% 1.79 | 19.19% 5.21 | 24.96% 4.01 |
| +0.5 | 75.04% 1.33 | — | 24.96% 4.01 |
| +1.0 | 75.04% 1.33 | 13.44% 7.44 | 11.52% 8.68 |
| +1.5 | 88.47% 1.13 | — | 11.52% 8.68 |
| +2.0 | 88.47% 1.13 | 7.14% 14.01 | 4.38% 22.81 |
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。
