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
34.38%
公平賠率
2.91
平局
24.42%
公平賠率
4.09
客隊 勝利
41.19%
公平賠率
2.43
最可能的比分
1 - 1
概率 10.02%
公平賠率 9.98
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 | 2.91 | — | |
| 平局 | 4.09 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.43 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.02% | 9.98 |
| 2 | 1-2 | 8.62% | 11.6 |
| 3 | 2-1 | 7.92% | 12.63 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.68 |
| 5 | 0-1 | 6.34% | 15.76 |
| 6 | 1-0 | 5.83% | 17.16 |
| 7 | 0-2 | 5.46% | 18.33 |
| 8 | 1-3 | 4.94% | 20.23 |
| 9 | 2-0 | 4.6% | 21.72 |
| 10 | 3-1 | 4.17% | 23.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.34%
15.76
|
5.46%
18.33
|
3.13%
31.97
|
1.34%
74.35
|
0.46%
216.12
|
| 1 |
5.83%
17.16
|
10.02%
9.98
|
8.62%
11.6
|
4.94%
20.23
|
2.13%
47.06
|
0.73%
136.78
|
| 2 |
4.6%
21.72
|
7.92%
12.63
|
6.81%
14.68
|
3.9%
25.61
|
1.68%
59.56
|
0.58%
173.16
|
| 3 |
2.42%
41.24
|
4.17%
23.98
|
3.59%
27.88
|
2.06%
48.63
|
0.88%
113.1
|
0.3%
328.73
|
| 4 |
0.96%
104.42
|
1.65%
60.71
|
1.42%
70.59
|
0.81%
123.12
|
0.35%
286.29
|
0.12%
832.64
|
| 5 |
0.3%
330.47
|
0.52%
192.12
|
0.45%
223.36
|
0.26%
389.56
|
0.11%
905.8
|
0.04%
2631.58
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.41%
·
公平：
71.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.38%
平局
24.42%
客隊 勝利
41.19%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.18%
否
34.82%
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 | 6.82% 14.65 | 10.48% 9.54 | 82.7% 1.21 |
| -1.5 | 17.3% 5.78 | — | 82.7% 1.21 |
| -1.0 | 17.3% 5.78 | 18.27% 5.47 | 64.43% 1.55 |
| -0.5 | 35.57% 2.81 | — | 64.43% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.57% 2.81 | 22.97% 4.35 | 41.46% 2.41 |
| +0.5 | 58.54% 1.71 | — | 41.46% 2.41 |
| +1.0 | 58.54% 1.71 | 19.88% 5.03 | 21.58% 4.63 |
| +1.5 | 78.42% 1.28 | — | 21.58% 4.63 |
| +2.0 | 78.42% 1.28 | 12.42% 8.05 | 9.16% 10.92 |
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。
