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
48.61%
公平賠率
2.06
平局
21.72%
公平賠率
4.6
客隊 勝利
29.67%
公平賠率
3.37
最可能的比分
2 - 1
概率 8.22%
公平賠率 12.17
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 | 2.06 | — | |
| 平局 | 4.6 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.22% | 12.17 |
| 2 | 1-1 | 7.44% | 13.45 |
| 3 | 2-2 | 7.11% | 14.07 |
| 4 | 1-2 | 6.43% | 15.55 |
| 5 | 3-1 | 6.05% | 16.52 |
| 6 | 3-2 | 5.24% | 19.1 |
| 7 | 2-0 | 4.75% | 21.05 |
| 8 | 1-0 | 4.3% | 23.27 |
| 9 | 2-3 | 4.1% | 24.4 |
| 10 | 1-3 | 3.71% | 26.96 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.36%
29.72
|
2.91%
34.36
|
1.68%
59.58
|
0.73%
137.76
|
0.25%
398.09
|
| 1 |
4.3%
23.27
|
7.44%
13.45
|
6.43%
15.55
|
3.71%
26.96
|
1.6%
62.34
|
0.56%
180.18
|
| 2 |
4.75%
21.05
|
8.22%
12.17
|
7.11%
14.07
|
4.1%
24.4
|
1.77%
56.41
|
0.61%
163.05
|
| 3 |
3.5%
28.58
|
6.05%
16.52
|
5.24%
19.1
|
3.02%
33.12
|
1.31%
76.58
|
0.45%
221.34
|
| 4 |
1.93%
51.73
|
3.34%
29.9
|
2.89%
34.57
|
1.67%
59.95
|
0.72%
138.6
|
0.25%
400.64
|
| 5 |
0.85%
117.04
|
1.48%
67.65
|
1.28%
78.21
|
0.74%
135.63
|
0.32%
313.58
|
0.11%
906.62
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.38%
·
公平：
29.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.03% | 10.97% |
| 1.5 | 64.78% | 35.21% |
| 2.5 | 37.99% | 62.0% |
| 3.5 | 18.26% | 81.74% |
| 4.5 | 7.36% | 92.64% |
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 | 1.94% | 51.42 |
| 1 | 7.66% | 13.05 |
| 2 | 15.10% | 6.62 |
| 3 | 19.83% | 5.04 |
| 4 | 19.53% | 5.12 |
| 5+ | 35.94% | 2.78 |
|
大球 2.5 75.29%
小球 2.5 24.7%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.61%
平局
21.72%
客隊 勝利
29.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.29%
小球 2.5
24.7%
雙方進球
是
73.24%
否
26.76%
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 | 14.73% 6.79 | 14.56% 6.87 | 70.7% 1.41 |
| -1.5 | 29.29% 3.41 | — | 70.7% 1.41 |
| -1.0 | 29.29% 3.41 | 19.78% 5.06 | 50.92% 1.96 |
| -0.5 | 49.08% 2.04 | — | 50.92% 1.96 |
| 0 (PK) | 49.08% 2.04 | 20.35% 4.91 | 30.57% 3.27 |
| +0.5 | 69.43% 1.44 | — | 30.57% 3.27 |
| +1.0 | 69.43% 1.44 | 15.49% 6.46 | 15.09% 6.63 |
| +1.5 | 84.91% 1.18 | — | 15.09% 6.63 |
| +2.0 | 84.91% 1.18 | 8.92% 11.21 | 6.16% 16.23 |
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。
