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
44.85%
公平賠率
2.23
平局
23.05%
公平賠率
4.34
客隊 勝利
32.1%
公平賠率
3.12
最可能的比分
1 - 1
概率 8.71%
公平賠率 11.48
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 | 2.23 | — | |
| 平局 | 4.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.71% | 11.48 |
| 2 | 2-1 | 8.54% | 11.71 |
| 3 | 1-2 | 7.23% | 13.83 |
| 4 | 2-2 | 7.09% | 14.11 |
| 5 | 3-1 | 5.58% | 17.92 |
| 6 | 1-0 | 5.25% | 19.05 |
| 7 | 2-0 | 5.14% | 19.44 |
| 8 | 3-2 | 4.63% | 21.59 |
| 9 | 0-1 | 4.45% | 22.49 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 24.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.68%
37.34
|
4.45%
22.49
|
3.69%
27.1
|
2.04%
48.97
|
0.85%
118.01
|
0.28%
355.49
|
| 1 |
5.25%
19.05
|
8.71%
11.48
|
7.23%
13.83
|
4.0%
24.99
|
1.66%
60.21
|
0.55%
181.36
|
| 2 |
5.14%
19.44
|
8.54%
11.71
|
7.09%
14.11
|
3.92%
25.5
|
1.63%
61.44
|
0.54%
185.05
|
| 3 |
3.36%
29.75
|
5.58%
17.92
|
4.63%
21.59
|
2.56%
39.03
|
1.06%
94.04
|
0.35%
283.29
|
| 4 |
1.65%
60.72
|
2.73%
36.58
|
2.27%
44.07
|
1.26%
79.64
|
0.52%
191.9
|
0.17%
578.03
|
| 5 |
0.65%
154.89
|
1.07%
93.31
|
0.89%
112.42
|
0.49%
203.17
|
0.2%
489.48
|
0.07%
1474.93
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.22%
·
公平：
45.02
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
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 | 2.68% | 37.34 |
| 1 | 9.70% | 10.31 |
| 2 | 17.55% | 5.70 |
| 3 | 21.18% | 4.72 |
| 4 | 19.16% | 5.22 |
| 5+ | 29.74% | 3.36 |
|
大球 2.5 70.08%
小球 2.5 29.92%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.85%
平局
23.05%
客隊 勝利
32.10%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.08%
小球 2.5
29.92%
雙方進球
是
69.58%
否
30.42%
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 | 11.76% 8.5 | 13.56% 7.38 | 74.68% 1.34 |
| -1.5 | 25.32% 3.95 | — | 74.68% 1.34 |
| -1.0 | 25.32% 3.95 | 19.9% 5.02 | 54.78% 1.83 |
| -0.5 | 45.22% 2.21 | — | 54.78% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.22% 2.21 | 21.64% 4.62 | 33.14% 3.02 |
| +0.5 | 66.86% 1.5 | — | 33.14% 3.02 |
| +1.0 | 66.86% 1.5 | 16.86% 5.93 | 16.28% 6.14 |
| +1.5 | 83.72% 1.19 | — | 16.28% 6.14 |
| +2.0 | 83.72% 1.19 | 9.73% 10.28 | 6.56% 15.25 |
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。
