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
33.99%
公平賠率
2.94
平局
24.41%
公平賠率
4.1
客隊 勝利
41.61%
公平賠率
2.4
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 | 2.94 | — | |
| 平局 | 4.1 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.4 | — |
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 | 8.67% | 11.54 |
| 3 | 2-1 | 7.86% | 12.72 |
| 4 | 2-2 | 6.8% | 14.7 |
| 5 | 0-1 | 6.38% | 15.67 |
| 6 | 1-0 | 5.79% | 17.27 |
| 7 | 0-2 | 5.52% | 18.12 |
| 8 | 1-3 | 5.0% | 20.01 |
| 9 | 2-0 | 4.55% | 22.0 |
| 10 | 3-1 | 4.12% | 24.3 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.38%
15.67
|
5.52%
18.12
|
3.18%
31.42
|
1.38%
72.64
|
0.48%
209.95
|
| 1 |
5.79%
17.27
|
10.02%
9.98
|
8.67%
11.54
|
5.0%
20.01
|
2.16%
46.27
|
0.75%
133.73
|
| 2 |
4.55%
22.0
|
7.86%
12.72
|
6.8%
14.7
|
3.92%
25.49
|
1.7%
58.94
|
0.59%
170.36
|
| 3 |
2.38%
42.04
|
4.12%
24.3
|
3.56%
28.09
|
2.05%
48.71
|
0.89%
112.63
|
0.31%
325.52
|
| 4 |
0.93%
107.1
|
1.62%
61.91
|
1.4%
71.57
|
0.81%
124.1
|
0.35%
286.94
|
0.12%
829.19
|
| 5 |
0.29%
341.06
|
0.51%
197.16
|
0.44%
227.95
|
0.25%
395.26
|
0.11%
914.08
|
0.04%
2638.52
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.41%
·
公平：
70.71
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
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
33.99%
平局
24.41%
客隊 勝利
41.61%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.16%
否
34.84%
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 | 6.67% 14.98 | 10.34% 9.67 | 82.98% 1.21 |
| -1.5 | 17.02% 5.88 | — | 82.98% 1.21 |
| -1.0 | 17.02% 5.88 | 18.14% 5.51 | 64.84% 1.54 |
| -0.5 | 35.16% 2.84 | — | 64.84% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.16% 2.84 | 22.95% 4.36 | 41.89% 2.39 |
| +0.5 | 58.11% 1.72 | — | 41.89% 2.39 |
| +1.0 | 58.11% 1.72 | 19.99% 5.0 | 21.9% 4.57 |
| +1.5 | 78.1% 1.28 | — | 21.9% 4.57 |
| +2.0 | 78.1% 1.28 | 12.56% 7.96 | 9.35% 10.7 |
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。
