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
42.43%
公平賠率
2.36
平局
23.8%
公平賠率
4.2
客隊 勝利
33.77%
公平賠率
2.96
最可能的比分
1 - 1
概率 9.42%
公平賠率 10.62
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 | 2.36 | — | |
| 平局 | 4.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.42% | 10.62 |
| 2 | 2-1 | 8.57% | 11.67 |
| 3 | 1-2 | 7.68% | 13.03 |
| 4 | 2-2 | 6.98% | 14.32 |
| 5 | 1-0 | 5.78% | 17.31 |
| 6 | 2-0 | 5.26% | 19.02 |
| 7 | 3-1 | 5.2% | 19.23 |
| 8 | 0-1 | 5.17% | 19.33 |
| 9 | 3-2 | 4.24% | 23.6 |
| 10 | 0-2 | 4.22% | 23.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.17%
31.5
|
5.17%
19.33
|
4.22%
23.71
|
2.29%
43.64
|
0.93%
107.1
|
0.3%
328.52
|
| 1 |
5.78%
17.31
|
9.42%
10.62
|
7.68%
13.03
|
4.17%
23.98
|
1.7%
58.84
|
0.55%
180.51
|
| 2 |
5.26%
19.02
|
8.57%
11.67
|
6.98%
14.32
|
3.79%
26.35
|
1.55%
64.66
|
0.5%
198.37
|
| 3 |
3.19%
31.35
|
5.2%
19.23
|
4.24%
23.6
|
2.3%
43.43
|
0.94%
106.59
|
0.31%
327.01
|
| 4 |
1.45%
68.9
|
2.37%
42.27
|
1.93%
51.87
|
1.05%
95.47
|
0.43%
234.25
|
0.14%
718.39
|
| 5 |
0.53%
189.29
|
0.86%
116.13
|
0.7%
142.49
|
0.38%
262.26
|
0.16%
643.5
|
0.05%
1972.39
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.74%
·
公平：
57.41
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.8% | 16.2% |
| 1.5 | 54.31% | 45.69% |
| 2.5 | 27.47% | 72.53% |
| 3.5 | 11.19% | 88.81% |
| 4.5 | 3.79% | 96.21% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.17% | 31.50 |
| 1 | 10.95% | 9.13 |
| 2 | 18.89% | 5.29 |
| 3 | 21.73% | 4.60 |
| 4 | 18.74% | 5.34 |
| 5+ | 26.51% | 3.77 |
|
大球 2.5 66.98%
小球 2.5 33.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.43%
平局
23.80%
客隊 勝利
33.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.98%
小球 2.5
33.02%
雙方進球
是
67.38%
否
32.62%
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 | 10.11% 9.89 | 12.82% 7.8 | 77.07% 1.3 |
| -1.5 | 22.93% 4.36 | — | 77.07% 1.3 |
| -1.0 | 22.93% 4.36 | 19.8% 5.05 | 57.26% 1.75 |
| -0.5 | 42.74% 2.34 | — | 57.26% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.74% 2.34 | 22.36% 4.47 | 34.9% 2.87 |
| +0.5 | 65.1% 1.54 | — | 34.9% 2.87 |
| +1.0 | 65.1% 1.54 | 17.74% 5.64 | 17.16% 5.83 |
| +1.5 | 82.83% 1.21 | — | 17.16% 5.83 |
| +2.0 | 82.83% 1.21 | 10.28% 9.73 | 6.88% 14.53 |
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。
