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
32.97%
公平賠率
3.03
平局
24.39%
公平賠率
4.1
客隊 勝利
42.63%
公平賠率
2.35
最可能的比分
1 - 1
概率 10.04%
公平賠率 9.96
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 | 3.03 | — | |
| 平局 | 4.1 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.35 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 1-2 | 8.79% | 11.38 |
| 3 | 2-1 | 7.73% | 12.94 |
| 4 | 2-2 | 6.76% | 14.78 |
| 5 | 0-1 | 6.52% | 15.34 |
| 6 | 1-0 | 5.74% | 17.43 |
| 7 | 0-2 | 5.7% | 17.53 |
| 8 | 1-3 | 5.12% | 19.51 |
| 9 | 2-0 | 4.42% | 22.64 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.52%
15.34
|
5.7%
17.53
|
3.33%
30.05
|
1.46%
68.69
|
0.51%
196.27
|
| 1 |
5.74%
17.43
|
10.04%
9.96
|
8.79%
11.38
|
5.12%
19.51
|
2.24%
44.6
|
0.78%
127.44
|
| 2 |
4.42%
22.64
|
7.73%
12.94
|
6.76%
14.78
|
3.95%
25.34
|
1.73%
57.93
|
0.6%
165.51
|
| 3 |
2.27%
44.1
|
3.97%
25.2
|
3.47%
28.8
|
2.03%
49.37
|
0.89%
112.84
|
0.31%
322.37
|
| 4 |
0.87%
114.53
|
1.53%
65.45
|
1.34%
74.8
|
0.78%
128.24
|
0.34%
293.08
|
0.12%
837.52
|
| 5 |
0.27%
371.89
|
0.47%
212.49
|
0.41%
242.84
|
0.24%
416.32
|
0.11%
951.47
|
0.04%
2717.39
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.41%
·
公平：
70.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大球 2.5 63.86%
小球 2.5 36.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.97%
平局
24.39%
客隊 勝利
42.63%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.86%
小球 2.5
36.14%
雙方進球
是
64.91%
否
35.09%
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 | 6.28% 15.92 | 9.99% 10.01 | 83.73% 1.19 |
| -1.5 | 16.27% 6.14 | — | 83.73% 1.19 |
| -1.0 | 16.27% 6.14 | 17.84% 5.61 | 65.89% 1.52 |
| -0.5 | 34.11% 2.93 | — | 65.89% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.11% 2.93 | 22.94% 4.36 | 42.95% 2.33 |
| +0.5 | 57.05% 1.75 | — | 42.95% 2.33 |
| +1.0 | 57.05% 1.75 | 20.27% 4.93 | 22.69% 4.41 |
| +1.5 | 77.31% 1.29 | — | 22.69% 4.41 |
| +2.0 | 77.31% 1.29 | 12.9% 7.75 | 9.78% 10.22 |
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。
