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
39.04%
公平賠率
2.56
平局
23.79%
公平賠率
4.2
客隊 勝利
37.17%
公平賠率
2.69
最可能的比分
1 - 1
概率 9.33%
公平賠率 10.72
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 4.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.69 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.33% | 10.72 |
| 2 | 2-1 | 8.16% | 12.25 |
| 3 | 1-2 | 8.07% | 12.39 |
| 4 | 2-2 | 7.06% | 14.17 |
| 5 | 1-0 | 5.39% | 18.55 |
| 6 | 0-1 | 5.33% | 18.76 |
| 7 | 3-1 | 4.76% | 21.01 |
| 8 | 2-0 | 4.72% | 21.2 |
| 9 | 1-3 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 0-2 | 4.61% | 21.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.33%
18.76
|
4.61%
21.69
|
2.66%
37.62
|
1.15%
86.97
|
0.4%
251.38
|
| 1 |
5.39%
18.55
|
9.33%
10.72
|
8.07%
12.39
|
4.65%
21.49
|
2.01%
49.7
|
0.7%
143.64
|
| 2 |
4.72%
21.2
|
8.16%
12.25
|
7.06%
14.17
|
4.07%
24.56
|
1.76%
56.8
|
0.61%
164.15
|
| 3 |
2.75%
36.34
|
4.76%
21.01
|
4.12%
24.28
|
2.37%
42.11
|
1.03%
97.36
|
0.36%
281.37
|
| 4 |
1.2%
83.06
|
2.08%
48.01
|
1.8%
55.51
|
1.04%
96.26
|
0.45%
222.57
|
0.16%
643.09
|
| 5 |
0.42%
237.3
|
0.73%
137.17
|
0.63%
158.58
|
0.36%
275.03
|
0.16%
635.73
|
0.05%
1838.24
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.77%
·
公平：
56.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
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 | 3.08% | 32.46 |
| 1 | 10.72% | 9.33 |
| 2 | 18.65% | 5.36 |
| 3 | 21.64% | 4.62 |
| 4 | 18.83% | 5.31 |
| 5+ | 27.08% | 3.69 |
|
大球 2.5 67.54%
小球 2.5 32.46%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.04%
平局
23.79%
客隊 勝利
37.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.97%
否
32.03%
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 | 8.66% 11.55 | 11.69% 8.55 | 79.65% 1.26 |
| -1.5 | 20.35% 4.91 | — | 79.65% 1.26 |
| -1.0 | 20.35% 4.91 | 18.88% 5.3 | 60.76% 1.65 |
| -0.5 | 39.24% 2.55 | — | 60.76% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.24% 2.55 | 22.35% 4.47 | 38.41% 2.6 |
| +0.5 | 61.59% 1.62 | — | 38.41% 2.6 |
| +1.0 | 61.59% 1.62 | 18.67% 5.36 | 19.75% 5.06 |
| +1.5 | 80.25% 1.25 | — | 19.75% 5.06 |
| +2.0 | 80.25% 1.25 | 11.43% 8.75 | 8.32% 12.02 |
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。
