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
32.41%
公平賠率
3.09
平局
24.31%
公平賠率
4.11
客隊 勝利
43.28%
公平賠率
2.31
最可能的比分
1 - 1
概率 9.99%
公平賠率 10.01
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 | 3.09 | — | |
| 平局 | 4.11 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.31 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.99% | 10.01 |
| 2 | 1-2 | 8.84% | 11.31 |
| 3 | 2-1 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 2-2 | 6.76% | 14.79 |
| 5 | 0-1 | 6.53% | 15.32 |
| 6 | 0-2 | 5.78% | 17.31 |
| 7 | 1-0 | 5.64% | 17.72 |
| 8 | 1-3 | 5.22% | 19.17 |
| 9 | 2-0 | 4.32% | 23.16 |
| 10 | 2-3 | 3.99% | 25.06 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.53%
15.32
|
5.78%
17.31
|
3.41%
29.34
|
1.51%
66.3
|
0.53%
187.27
|
| 1 |
5.64%
17.72
|
9.99%
10.01
|
8.84%
11.31
|
5.22%
19.17
|
2.31%
43.33
|
0.82%
122.4
|
| 2 |
4.32%
23.16
|
7.64%
13.09
|
6.76%
14.79
|
3.99%
25.06
|
1.77%
56.64
|
0.62%
160.0
|
| 3 |
2.2%
45.42
|
3.9%
25.66
|
3.45%
29.0
|
2.03%
49.14
|
0.9%
111.06
|
0.32%
313.77
|
| 4 |
0.84%
118.75
|
1.49%
67.09
|
1.32%
75.8
|
0.78%
128.49
|
0.34%
290.36
|
0.12%
820.34
|
| 5 |
0.26%
388.05
|
0.46%
219.25
|
0.4%
247.71
|
0.24%
419.82
|
0.11%
948.77
|
0.04%
2680.97
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.45%
·
公平：
69.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.41%
平局
24.31%
客隊 勝利
43.28%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
65.0%
否
35.0%
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 | 6.1% 16.4 | 9.8% 10.2 | 84.1% 1.19 |
| -1.5 | 15.9% 6.29 | — | 84.1% 1.19 |
| -1.0 | 15.9% 6.29 | 17.63% 5.67 | 66.47% 1.5 |
| -0.5 | 33.53% 2.98 | — | 66.47% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.53% 2.98 | 22.86% 4.37 | 43.62% 2.29 |
| +0.5 | 56.38% 1.77 | — | 43.62% 2.29 |
| +1.0 | 56.38% 1.77 | 20.39% 4.9 | 23.22% 4.31 |
| +1.5 | 76.78% 1.3 | — | 23.22% 4.31 |
| +2.0 | 76.78% 1.3 | 13.12% 7.62 | 10.11% 9.89 |
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。
