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
36.77%
公平賠率
2.72
平局
23.78%
公平賠率
4.2
客隊 勝利
39.44%
公平賠率
2.54
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 | 2.72 | — | |
| 平局 | 4.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.54 | — |
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 | 1-2 | 8.21% | 12.18 |
| 3 | 2-1 | 8.02% | 12.47 |
| 4 | 2-2 | 7.06% | 14.17 |
| 5 | 0-1 | 5.42% | 18.44 |
| 6 | 1-0 | 5.3% | 18.87 |
| 7 | 1-3 | 4.81% | 20.77 |
| 8 | 0-2 | 4.77% | 20.96 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.75 |
| 10 | 2-0 | 4.56% | 21.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.42%
18.44
|
4.77%
20.96
|
2.8%
35.72
|
1.23%
81.19
|
0.43%
230.63
|
| 1 |
5.3%
18.87
|
9.33%
10.72
|
8.21%
12.18
|
4.81%
20.77
|
2.12%
47.2
|
0.75%
134.1
|
| 2 |
4.56%
21.94
|
8.02%
12.47
|
7.06%
14.17
|
4.14%
24.15
|
1.82%
54.89
|
0.64%
155.93
|
| 3 |
2.61%
38.27
|
4.6%
21.75
|
4.05%
24.71
|
2.37%
42.12
|
1.04%
95.73
|
0.37%
271.96
|
| 4 |
1.12%
89.01
|
1.98%
50.57
|
1.74%
57.47
|
1.02%
97.96
|
0.45%
222.62
|
0.16%
632.51
|
| 5 |
0.39%
258.73
|
0.68%
147.02
|
0.6%
167.06
|
0.35%
284.74
|
0.15%
647.25
|
0.05%
1838.24
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.77%
·
公平：
56.42
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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 | 3.08% | 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
36.77%
平局
23.78%
客隊 勝利
39.44%
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 | 8.15% 12.27 | 11.29% 8.85 | 80.55% 1.24 |
| -1.5 | 19.45% 5.14 | — | 80.55% 1.24 |
| -1.0 | 19.45% 5.14 | 18.56% 5.39 | 62.0% 1.61 |
| -0.5 | 38.0% 2.63 | — | 62.0% 1.61 |
| 0 (PK) | 38.0% 2.63 | 22.35% 4.47 | 39.65% 2.52 |
| +0.5 | 60.35% 1.66 | — | 39.65% 2.52 |
| +1.0 | 60.35% 1.66 | 18.99% 5.27 | 20.66% 4.84 |
| +1.5 | 79.34% 1.26 | — | 20.66% 4.84 |
| +2.0 | 79.34% 1.26 | 11.83% 8.46 | 8.83% 11.32 |
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。
