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
38.5%
公平賠率
2.6
平局
24.52%
公平賠率
4.08
客隊 勝利
36.98%
公平賠率
2.7
最可能的比分
1 - 1
概率 10.08%
公平賠率 9.92
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 | 2.6 | — | |
| 平局 | 4.08 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.7 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.08% | 9.92 |
| 2 | 2-1 | 8.32% | 12.02 |
| 3 | 1-2 | 8.27% | 12.1 |
| 4 | 2-2 | 6.82% | 14.66 |
| 5 | 1-0 | 6.15% | 16.27 |
| 6 | 0-1 | 6.11% | 16.37 |
| 7 | 2-0 | 5.07% | 19.72 |
| 8 | 0-2 | 5.01% | 19.96 |
| 9 | 3-1 | 4.57% | 21.86 |
| 10 | 1-3 | 4.52% | 22.13 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.11%
16.37
|
5.01%
19.96
|
2.74%
36.51
|
1.12%
89.06
|
0.37%
271.52
|
| 1 |
6.15%
16.27
|
10.08%
9.92
|
8.27%
12.1
|
4.52%
22.13
|
1.85%
53.97
|
0.61%
164.55
|
| 2 |
5.07%
19.72
|
8.32%
12.02
|
6.82%
14.66
|
3.73%
26.82
|
1.53%
65.42
|
0.5%
199.44
|
| 3 |
2.79%
35.85
|
4.57%
21.86
|
3.75%
26.66
|
2.05%
48.77
|
0.84%
118.95
|
0.28%
362.71
|
| 4 |
1.15%
86.92
|
1.89%
53.0
|
1.55%
64.63
|
0.85%
118.23
|
0.35%
288.35
|
0.11%
879.51
|
| 5 |
0.38%
263.37
|
0.62%
160.59
|
0.51%
195.85
|
0.28%
358.29
|
0.11%
874.13
|
0.04%
2666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.37%
·
公平：
73.01
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大球 2.5 63.86%
小球 2.5 36.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.50%
平局
24.52%
客隊 勝利
36.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.86%
小球 2.5
36.14%
雙方進球
是
65.12%
否
34.88%
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 | 7.99% 12.52 | 11.51% 8.69 | 80.51% 1.24 |
| -1.5 | 19.49% 5.13 | — | 80.51% 1.24 |
| -1.0 | 19.49% 5.13 | 19.19% 5.21 | 61.32% 1.63 |
| -0.5 | 38.68% 2.59 | — | 61.32% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.68% 2.59 | 23.06% 4.34 | 38.26% 2.61 |
| +0.5 | 61.74% 1.62 | — | 38.26% 2.61 |
| +1.0 | 61.74% 1.62 | 19.07% 5.24 | 19.19% 5.21 |
| +1.5 | 80.81% 1.24 | — | 19.19% 5.21 |
| +2.0 | 80.81% 1.24 | 11.37% 8.8 | 7.82% 12.79 |
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。
