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
47.63%
公平賠率
2.1
平局
21.86%
公平賠率
4.57
客隊 勝利
30.51%
公平賠率
3.28
最可能的比分
2 - 1
概率 8.17%
公平賠率 12.24
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 | 2.1 | — | |
| 平局 | 4.57 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.17% | 12.24 |
| 2 | 1-1 | 7.49% | 13.34 |
| 3 | 2-2 | 7.15% | 13.99 |
| 4 | 1-2 | 6.56% | 15.25 |
| 5 | 3-1 | 5.94% | 16.85 |
| 6 | 3-2 | 5.19% | 19.25 |
| 7 | 2-0 | 4.67% | 21.42 |
| 8 | 1-0 | 4.28% | 23.35 |
| 9 | 2-3 | 4.17% | 23.98 |
| 10 | 1-3 | 3.83% | 26.14 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.96%
50.91
|
3.44%
29.09
|
3.01%
33.24
|
1.75%
56.99
|
0.77%
130.26
|
0.27%
372.16
|
| 1 |
4.28%
23.35
|
7.49%
13.34
|
6.56%
15.25
|
3.83%
26.14
|
1.67%
59.76
|
0.59%
170.74
|
| 2 |
4.67%
21.42
|
8.17%
12.24
|
7.15%
13.99
|
4.17%
23.98
|
1.82%
54.82
|
0.64%
156.64
|
| 3 |
3.39%
29.48
|
5.94%
16.85
|
5.19%
19.25
|
3.03%
33.01
|
1.33%
75.44
|
0.46%
215.56
|
| 4 |
1.85%
54.09
|
3.24%
30.91
|
2.83%
35.33
|
1.65%
60.56
|
0.72%
138.43
|
0.25%
395.57
|
| 5 |
0.81%
124.07
|
1.41%
70.9
|
1.23%
81.02
|
0.72%
138.91
|
0.32%
317.46
|
0.11%
907.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.29%
·
公平：
30.42
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.69% | 11.3% |
| 1.5 | 64.05% | 35.95% |
| 2.5 | 37.19% | 62.81% |
| 3.5 | 17.67% | 82.33% |
| 4.5 | 7.03% | 92.96% |
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 | 1.96% | 50.91 |
| 1 | 7.72% | 12.95 |
| 2 | 15.17% | 6.59 |
| 3 | 19.87% | 5.03 |
| 4 | 19.53% | 5.12 |
| 5+ | 35.75% | 2.80 |
|
大球 2.5 75.14%
小球 2.5 24.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.63%
平局
21.86%
客隊 勝利
30.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.14%
小球 2.5
24.85%
雙方進球
是
73.28%
否
26.72%
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 | 14.13% 7.08 | 14.28% 7.0 | 71.58% 1.4 |
| -1.5 | 28.41% 3.52 | — | 71.58% 1.4 |
| -1.0 | 28.41% 3.52 | 19.65% 5.09 | 51.93% 1.93 |
| -0.5 | 48.07% 2.08 | — | 51.93% 1.93 |
| 0 (PK) | 48.07% 2.08 | 20.48% 4.88 | 31.45% 3.18 |
| +0.5 | 68.55% 1.46 | — | 31.45% 3.18 |
| +1.0 | 68.55% 1.46 | 15.78% 6.34 | 15.67% 6.38 |
| +1.5 | 84.33% 1.19 | — | 15.67% 6.38 |
| +2.0 | 84.33% 1.19 | 9.2% 10.87 | 6.47% 15.47 |
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。
