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
38.61%
公平賠率
2.59
平局
24.28%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
37.1%
公平賠率
2.7
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 | 2.59 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 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 | 9.84% | 10.16 |
| 2 | 2-1 | 8.27% | 12.09 |
| 3 | 1-2 | 8.22% | 12.17 |
| 4 | 2-2 | 6.9% | 14.48 |
| 5 | 1-0 | 5.89% | 16.97 |
| 6 | 0-1 | 5.86% | 17.07 |
| 7 | 2-0 | 4.95% | 20.2 |
| 8 | 0-2 | 4.89% | 20.44 |
| 9 | 3-1 | 4.63% | 21.6 |
| 10 | 1-3 | 4.58% | 21.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.86%
17.07
|
4.89%
20.44
|
2.72%
36.72
|
1.14%
87.95
|
0.38%
263.3
|
| 1 |
5.89%
16.97
|
9.84%
10.16
|
8.22%
12.17
|
4.58%
21.86
|
1.91%
52.35
|
0.64%
156.74
|
| 2 |
4.95%
20.2
|
8.27%
12.09
|
6.9%
14.48
|
3.84%
26.02
|
1.6%
62.32
|
0.54%
186.6
|
| 3 |
2.77%
36.07
|
4.63%
21.6
|
3.87%
25.86
|
2.15%
46.46
|
0.9%
111.28
|
0.3%
333.22
|
| 4 |
1.16%
85.87
|
1.94%
51.42
|
1.62%
61.58
|
0.9%
110.63
|
0.38%
264.97
|
0.13%
793.65
|
| 5 |
0.39%
255.56
|
0.65%
153.05
|
0.55%
183.28
|
0.3%
329.27
|
0.13%
788.64
|
0.04%
2358.49
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.49%
·
公平：
67.17
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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
38.61%
平局
24.28%
客隊 勝利
37.10%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.05%
小球 2.5
34.95%
雙方進球
是
66.05%
否
33.95%
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 | 8.17% 12.23 | 11.55% 8.66 | 80.28% 1.25 |
| -1.5 | 19.72% 5.07 | — | 80.28% 1.25 |
| -1.0 | 19.72% 5.07 | 19.07% 5.24 | 61.21% 1.63 |
| -0.5 | 38.79% 2.58 | — | 61.21% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.79% 2.58 | 22.83% 4.38 | 38.37% 2.61 |
| +0.5 | 61.62% 1.62 | — | 38.37% 2.61 |
| +1.0 | 61.62% 1.62 | 18.96% 5.27 | 19.42% 5.15 |
| +1.5 | 80.58% 1.24 | — | 19.42% 5.15 |
| +2.0 | 80.58% 1.24 | 11.41% 8.76 | 8.01% 12.49 |
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。
