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
35.81%
公平賠率
2.79
平局
24.43%
公平賠率
4.09
客隊 勝利
39.76%
公平賠率
2.51
最可能的比分
1 - 1
概率 10.0%
公平賠率 10.0
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 | 2.79 | — | |
| 平局 | 4.09 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.51 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.0% | 10.0 |
| 2 | 1-2 | 8.45% | 11.84 |
| 3 | 2-1 | 8.1% | 12.35 |
| 4 | 2-2 | 6.84% | 14.61 |
| 5 | 0-1 | 6.17% | 16.2 |
| 6 | 1-0 | 5.92% | 16.9 |
| 7 | 0-2 | 5.21% | 19.18 |
| 8 | 2-0 | 4.79% | 20.87 |
| 9 | 1-3 | 4.76% | 21.01 |
| 10 | 3-1 | 4.37% | 22.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
6.17%
16.2
|
5.21%
19.18
|
2.94%
34.04
|
1.24%
80.57
|
0.42%
238.38
|
| 1 |
5.92%
16.9
|
10.0%
10.0
|
8.45%
11.84
|
4.76%
21.01
|
2.01%
49.73
|
0.68%
147.15
|
| 2 |
4.79%
20.87
|
8.1%
12.35
|
6.84%
14.61
|
3.85%
25.94
|
1.63%
61.4
|
0.55%
181.65
|
| 3 |
2.59%
38.65
|
4.37%
22.87
|
3.7%
27.06
|
2.08%
48.04
|
0.88%
113.7
|
0.3%
336.36
|
| 4 |
1.05%
95.43
|
1.77%
56.47
|
1.5%
66.82
|
0.84%
118.62
|
0.36%
280.74
|
0.12%
830.56
|
| 5 |
0.34%
294.55
|
0.57%
174.28
|
0.48%
206.23
|
0.27%
366.17
|
0.12%
866.55
|
0.04%
2564.1
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.41%
·
公平：
70.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大球 2.5 64.26%
小球 2.5 35.74%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.81%
平局
24.43%
客隊 勝利
39.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.26%
小球 2.5
35.74%
雙方進球
是
65.41%
否
34.59%
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 | 7.4% 13.52 | 10.97% 9.12 | 81.64% 1.22 |
| -1.5 | 18.36% 5.45 | — | 81.64% 1.22 |
| -1.0 | 18.36% 5.45 | 18.68% 5.35 | 62.96% 1.59 |
| -0.5 | 37.04% 2.7 | — | 62.96% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.04% 2.7 | 22.97% 4.35 | 39.99% 2.5 |
| +0.5 | 60.01% 1.67 | — | 39.99% 2.5 |
| +1.0 | 60.01% 1.67 | 19.49% 5.13 | 20.5% 4.88 |
| +1.5 | 79.5% 1.26 | — | 20.5% 4.88 |
| +2.0 | 79.5% 1.26 | 11.94% 8.38 | 8.56% 11.68 |
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。
