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
39.54%
公平賠率
2.53
平局
24.47%
公平賠率
4.09
客隊 勝利
35.99%
公平賠率
2.78
最可能的比分
1 - 1
概率 10.04%
公平賠率 9.96
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 | 2.53 | — | |
| 平局 | 4.09 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 2-1 | 8.43% | 11.86 |
| 3 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.64 |
| 5 | 1-0 | 6.2% | 16.14 |
| 6 | 0-1 | 5.98% | 16.74 |
| 7 | 2-0 | 5.21% | 19.21 |
| 8 | 0-2 | 4.84% | 20.66 |
| 9 | 3-1 | 4.72% | 21.18 |
| 10 | 1-3 | 4.39% | 22.78 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.98%
16.74
|
4.84%
20.66
|
2.61%
38.26
|
1.06%
94.47
|
0.34%
291.63
|
| 1 |
6.2%
16.14
|
10.04%
9.96
|
8.13%
12.3
|
4.39%
22.78
|
1.78%
56.24
|
0.58%
173.58
|
| 2 |
5.21%
19.21
|
8.43%
11.86
|
6.83%
14.64
|
3.69%
27.11
|
1.49%
66.95
|
0.48%
206.61
|
| 3 |
2.91%
34.31
|
4.72%
21.18
|
3.82%
26.15
|
2.07%
48.42
|
0.84%
119.55
|
0.27%
369.0
|
| 4 |
1.22%
81.69
|
1.98%
50.42
|
1.61%
62.25
|
0.87%
115.27
|
0.35%
284.66
|
0.11%
878.73
|
| 5 |
0.41%
243.13
|
0.67%
150.06
|
0.54%
185.25
|
0.29%
343.05
|
0.12%
847.46
|
0.04%
2617.8
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.39%
·
公平：
71.81
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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
39.54%
平局
24.47%
客隊 勝利
35.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.26%
否
34.74%
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 | 8.45% 11.84 | 11.86% 8.43 | 79.69% 1.25 |
| -1.5 | 20.31% 4.92 | — | 79.69% 1.25 |
| -1.0 | 20.31% 4.92 | 19.45% 5.14 | 60.24% 1.66 |
| -0.5 | 39.76% 2.52 | — | 60.24% 1.66 |
| 0 (PK) | 39.76% 2.52 | 23.01% 4.35 | 37.23% 2.69 |
| +0.5 | 62.77% 1.59 | — | 37.23% 2.69 |
| +1.0 | 62.77% 1.59 | 18.76% 5.33 | 18.47% 5.41 |
| +1.5 | 81.53% 1.23 | — | 18.47% 5.41 |
| +2.0 | 81.53% 1.23 | 11.03% 9.07 | 7.44% 13.43 |
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。
