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
38.72%
公平賠率
2.58
平局
24.48%
公平賠率
4.08
客隊 勝利
36.8%
公平賠率
2.72
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 | 2.58 | — | |
| 平局 | 4.08 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.72 | — |
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 | 8.33% | 12.0 |
| 3 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.63 |
| 5 | 1-0 | 6.12% | 16.33 |
| 6 | 0-1 | 6.05% | 16.53 |
| 7 | 2-0 | 5.08% | 19.68 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.16 |
| 9 | 3-1 | 4.61% | 21.68 |
| 10 | 1-3 | 4.5% | 22.22 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.05%
16.53
|
4.96%
20.16
|
2.71%
36.88
|
1.11%
89.95
|
0.36%
274.27
|
| 1 |
6.12%
16.33
|
10.04%
9.96
|
8.23%
12.15
|
4.5%
22.22
|
1.85%
54.19
|
0.61%
165.21
|
| 2 |
5.08%
19.68
|
8.33%
12.0
|
6.83%
14.63
|
3.74%
26.77
|
1.53%
65.29
|
0.5%
199.04
|
| 3 |
2.81%
35.56
|
4.61%
21.68
|
3.78%
26.44
|
2.07%
48.37
|
0.85%
117.98
|
0.28%
359.71
|
| 4 |
1.17%
85.7
|
1.91%
52.25
|
1.57%
63.72
|
0.86%
116.56
|
0.35%
284.33
|
0.12%
866.55
|
| 5 |
0.39%
258.13
|
0.64%
157.38
|
0.52%
191.94
|
0.28%
351.12
|
0.12%
856.16
|
0.04%
2610.97
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.39%
·
公平：
71.97
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
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 | 3.69% | 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
38.72%
平局
24.48%
客隊 勝利
36.80%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.28%
否
34.72%
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 | 8.1% 12.34 | 11.58% 8.63 | 80.31% 1.25 |
| -1.5 | 19.69% 5.08 | — | 80.31% 1.25 |
| -1.0 | 19.69% 5.08 | 19.22% 5.2 | 61.09% 1.64 |
| -0.5 | 38.91% 2.57 | — | 61.09% 1.64 |
| 0 (PK) | 38.91% 2.57 | 23.02% 4.34 | 38.07% 2.63 |
| +0.5 | 61.93% 1.61 | — | 38.07% 2.63 |
| +1.0 | 61.93% 1.61 | 18.99% 5.27 | 19.07% 5.24 |
| +1.5 | 80.93% 1.24 | — | 19.07% 5.24 |
| +2.0 | 80.93% 1.24 | 11.3% 8.85 | 7.77% 12.87 |
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。
