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
40.09%
公平賠率
2.49
平局
23.67%
公平賠率
4.23
客隊 勝利
36.24%
公平賠率
2.76
最可能的比分
1 - 1
概率 9.2%
公平賠率 10.86
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 | 2.49 | — | |
| 平局 | 4.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.2% | 10.86 |
| 2 | 2-1 | 8.24% | 12.14 |
| 3 | 1-2 | 7.92% | 12.63 |
| 4 | 2-2 | 7.08% | 14.11 |
| 5 | 1-0 | 5.35% | 18.69 |
| 6 | 0-1 | 5.14% | 19.45 |
| 7 | 3-1 | 4.92% | 20.34 |
| 8 | 2-0 | 4.79% | 20.88 |
| 9 | 1-3 | 4.54% | 22.03 |
| 10 | 0-2 | 4.42% | 22.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.99%
33.45
|
5.14%
19.45
|
4.42%
22.61
|
2.54%
39.44
|
1.09%
91.72
|
0.38%
266.6
|
| 1 |
5.35%
18.69
|
9.2%
10.86
|
7.92%
12.63
|
4.54%
22.03
|
1.95%
51.24
|
0.67%
148.96
|
| 2 |
4.79%
20.88
|
8.24%
12.14
|
7.08%
14.11
|
4.06%
24.62
|
1.75%
57.25
|
0.6%
166.44
|
| 3 |
2.86%
34.99
|
4.92%
20.34
|
4.23%
23.66
|
2.42%
41.26
|
1.04%
95.95
|
0.36%
278.94
|
| 4 |
1.28%
78.19
|
2.2%
45.46
|
1.89%
52.86
|
1.08%
92.2
|
0.47%
214.41
|
0.16%
623.44
|
| 5 |
0.46%
218.44
|
0.79%
126.98
|
0.68%
147.67
|
0.39%
257.53
|
0.17%
598.8
|
0.06%
1742.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.85%
·
公平：
54.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 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
40.09%
平局
23.67%
客隊 勝利
36.24%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.1%
小球 2.5
31.9%
雙方進球
是
68.39%
否
31.61%
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 | 9.19% 10.88 | 12.04% 8.31 | 78.77% 1.27 |
| -1.5 | 21.23% 4.71 | — | 78.77% 1.27 |
| -1.0 | 21.23% 4.71 | 19.09% 5.24 | 59.68% 1.68 |
| -0.5 | 40.32% 2.48 | — | 59.68% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.32% 2.48 | 22.23% 4.5 | 37.45% 2.67 |
| +0.5 | 62.55% 1.6 | — | 37.45% 2.67 |
| +1.0 | 62.55% 1.6 | 18.34% 5.45 | 19.11% 5.23 |
| +1.5 | 80.89% 1.24 | — | 19.11% 5.23 |
| +2.0 | 80.89% 1.24 | 11.12% 9.0 | 7.99% 12.51 |
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。
