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
39.02%
公平賠率
2.56
平局
24.28%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
36.7%
公平賠率
2.72
最可能的比分
1 - 1
概率 9.84%
公平賠率 10.16
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 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 | 9.84% | 10.16 |
| 2 | 2-1 | 8.32% | 12.02 |
| 3 | 1-2 | 8.17% | 12.24 |
| 4 | 2-2 | 6.9% | 14.49 |
| 5 | 1-0 | 5.93% | 16.87 |
| 6 | 0-1 | 5.82% | 17.17 |
| 7 | 2-0 | 5.01% | 19.96 |
| 8 | 0-2 | 4.83% | 20.69 |
| 9 | 3-1 | 4.69% | 21.34 |
| 10 | 1-3 | 4.52% | 22.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.82%
17.17
|
4.83%
20.69
|
2.67%
37.39
|
1.11%
90.09
|
0.37%
271.37
|
| 1 |
5.93%
16.87
|
9.84%
10.16
|
8.17%
12.24
|
4.52%
22.12
|
1.88%
53.3
|
0.62%
160.57
|
| 2 |
5.01%
19.96
|
8.32%
12.02
|
6.9%
14.49
|
3.82%
26.18
|
1.59%
63.08
|
0.53%
190.01
|
| 3 |
2.82%
35.43
|
4.69%
21.34
|
3.89%
25.72
|
2.15%
46.47
|
0.89%
111.98
|
0.3%
337.27
|
| 4 |
1.19%
83.86
|
1.98%
50.52
|
1.64%
60.86
|
0.91%
110.0
|
0.38%
265.04
|
0.13%
798.08
|
| 5 |
0.4%
248.08
|
0.67%
149.45
|
0.56%
180.08
|
0.31%
325.41
|
0.13%
784.31
|
0.04%
2364.07
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.49%
·
公平：
67.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大球 2.5 65.05%
小球 2.5 34.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.02%
平局
24.28%
客隊 勝利
36.70%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.05%
小球 2.5
34.95%
雙方進球
是
66.04%
否
33.96%
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 | 8.34% 11.98 | 11.68% 8.56 | 79.97% 1.25 |
| -1.5 | 20.03% 4.99 | — | 79.97% 1.25 |
| -1.0 | 20.03% 4.99 | 19.18% 5.21 | 60.79% 1.65 |
| -0.5 | 39.21% 2.55 | — | 60.79% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.21% 2.55 | 22.83% 4.38 | 37.96% 2.63 |
| +0.5 | 62.04% 1.61 | — | 37.96% 2.63 |
| +1.0 | 62.04% 1.61 | 18.84% 5.31 | 19.11% 5.23 |
| +1.5 | 80.89% 1.24 | — | 19.11% 5.23 |
| +2.0 | 80.89% 1.24 | 11.27% 8.87 | 7.84% 12.75 |
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。
