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
42.51%
公平賠率
2.35
平局
23.58%
公平賠率
4.24
客隊 勝利
33.91%
公平賠率
2.95
最可能的比分
1 - 1
概率 9.18%
公平賠率 10.89
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 | 2.35 | — | |
| 平局 | 4.24 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.95 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.18% | 10.89 |
| 2 | 2-1 | 8.49% | 11.77 |
| 3 | 1-2 | 7.62% | 13.12 |
| 4 | 2-2 | 7.05% | 14.19 |
| 5 | 1-0 | 5.53% | 18.08 |
| 6 | 3-1 | 5.24% | 19.09 |
| 7 | 2-0 | 5.12% | 19.55 |
| 8 | 0-1 | 4.96% | 20.15 |
| 9 | 3-2 | 4.35% | 23.0 |
| 10 | 1-3 | 4.22% | 23.72 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.99%
33.45
|
4.96%
20.15
|
4.12%
24.28
|
2.28%
43.87
|
0.95%
105.72
|
0.31%
318.47
|
| 1 |
5.53%
18.08
|
9.18%
10.89
|
7.62%
13.12
|
4.22%
23.72
|
1.75%
57.15
|
0.58%
172.12
|
| 2 |
5.12%
19.55
|
8.49%
11.77
|
7.05%
14.19
|
3.9%
25.64
|
1.62%
61.78
|
0.54%
186.08
|
| 3 |
3.16%
31.7
|
5.24%
19.09
|
4.35%
23.0
|
2.41%
41.57
|
1.0%
100.18
|
0.33%
301.75
|
| 4 |
1.46%
68.53
|
2.42%
41.28
|
2.01%
49.74
|
1.11%
89.9
|
0.46%
216.59
|
0.15%
652.32
|
| 5 |
0.54%
185.22
|
0.9%
111.58
|
0.74%
134.43
|
0.41%
242.95
|
0.17%
585.48
|
0.06%
1763.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.88%
·
公平：
53.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
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 | 2.99% | 33.45 |
| 1 | 10.49% | 9.53 |
| 2 | 18.42% | 5.43 |
| 3 | 21.55% | 4.64 |
| 4 | 18.91% | 5.29 |
| 5+ | 27.64% | 3.62 |
|
大球 2.5 68.1%
小球 2.5 31.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.51%
平局
23.58%
客隊 勝利
33.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.1%
小球 2.5
31.9%
雙方進球
是
68.25%
否
31.75%
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 | 10.31% 9.7 | 12.83% 7.79 | 76.86% 1.3 |
| -1.5 | 23.14% 4.32 | — | 76.86% 1.3 |
| -1.0 | 23.14% 4.32 | 19.67% 5.08 | 57.19% 1.75 |
| -0.5 | 42.81% 2.34 | — | 57.19% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.81% 2.34 | 22.15% 4.51 | 35.04% 2.85 |
| +0.5 | 64.96% 1.54 | — | 35.04% 2.85 |
| +1.0 | 64.96% 1.54 | 17.65% 5.67 | 17.39% 5.75 |
| +1.5 | 82.61% 1.21 | — | 17.39% 5.75 |
| +2.0 | 82.61% 1.21 | 10.33% 9.68 | 7.05% 14.18 |
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。
