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
33.91%
公平賠率
2.95
平局
24.2%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
41.89%
公平賠率
2.39
最可能的比分
1 - 1
概率 9.82%
公平賠率 10.19
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 | 2.95 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.82% | 10.19 |
| 2 | 1-2 | 8.64% | 11.57 |
| 3 | 2-1 | 7.81% | 12.81 |
| 4 | 2-2 | 6.87% | 14.56 |
| 5 | 0-1 | 6.17% | 16.19 |
| 6 | 1-0 | 5.58% | 17.93 |
| 7 | 0-2 | 5.43% | 18.4 |
| 8 | 1-3 | 5.07% | 19.73 |
| 9 | 2-0 | 4.43% | 22.55 |
| 10 | 3-1 | 4.14% | 24.17 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
6.17%
16.19
|
5.43%
18.4
|
3.19%
31.37
|
1.4%
71.29
|
0.49%
202.55
|
| 1 |
5.58%
17.93
|
9.82%
10.19
|
8.64%
11.57
|
5.07%
19.73
|
2.23%
44.84
|
0.78%
127.39
|
| 2 |
4.43%
22.55
|
7.81%
12.81
|
6.87%
14.56
|
4.03%
24.82
|
1.77%
56.4
|
0.62%
160.23
|
| 3 |
2.35%
42.54
|
4.14%
24.17
|
3.64%
27.47
|
2.14%
46.82
|
0.94%
106.42
|
0.33%
302.3
|
| 4 |
0.93%
107.03
|
1.64%
60.81
|
1.45%
69.1
|
0.85%
117.8
|
0.37%
267.74
|
0.13%
760.46
|
| 5 |
0.3%
336.59
|
0.52%
191.24
|
0.46%
217.3
|
0.27%
370.37
|
0.12%
841.75
|
0.04%
2392.34
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.52%
·
公平：
65.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.8% | 17.2% |
| 1.5 | 52.52% | 47.48% |
| 2.5 | 25.87% | 74.13% |
| 3.5 | 10.24% | 89.76% |
| 4.5 | 3.36% | 96.64% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大球 2.5 65.05%
小球 2.5 34.95%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.91%
平局
24.20%
客隊 勝利
41.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.05%
小球 2.5
34.95%
雙方進球
是
65.91%
否
34.09%
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 | 6.75% 14.83 | 10.32% 9.69 | 82.93% 1.21 |
| -1.5 | 17.07% 5.86 | — | 82.93% 1.21 |
| -1.0 | 17.07% 5.86 | 18.0% 5.55 | 64.93% 1.54 |
| -0.5 | 35.07% 2.85 | — | 64.93% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.07% 2.85 | 22.75% 4.4 | 42.18% 2.37 |
| +0.5 | 57.82% 1.73 | — | 42.18% 2.37 |
| +1.0 | 57.82% 1.73 | 19.93% 5.02 | 22.25% 4.49 |
| +1.5 | 77.75% 1.29 | — | 22.25% 4.49 |
| +2.0 | 77.75% 1.29 | 12.65% 7.91 | 9.6% 10.42 |
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。
