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
36.38%
公平賠率
2.75
平局
23.78%
公平賠率
4.21
客隊 勝利
39.84%
公平賠率
2.51
最可能的比分
1 - 1
概率 9.32%
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 | 2.75 | — | |
| 平局 | 4.21 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.51 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.32% | 10.72 |
| 2 | 1-2 | 8.25% | 12.12 |
| 3 | 2-1 | 7.97% | 12.54 |
| 4 | 2-2 | 7.06% | 14.17 |
| 5 | 0-1 | 5.45% | 18.34 |
| 6 | 1-0 | 5.27% | 18.98 |
| 7 | 1-3 | 4.87% | 20.54 |
| 8 | 0-2 | 4.83% | 20.72 |
| 9 | 3-1 | 4.54% | 22.01 |
| 10 | 2-0 | 4.5% | 22.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.45%
18.34
|
4.83%
20.72
|
2.85%
35.12
|
1.26%
79.37
|
0.45%
224.22
|
| 1 |
5.27%
18.98
|
9.32%
10.72
|
8.25%
12.12
|
4.87%
20.54
|
2.15%
46.42
|
0.76%
131.11
|
| 2 |
4.5%
22.2
|
7.97%
12.54
|
7.06%
14.17
|
4.16%
24.02
|
1.84%
54.29
|
0.65%
153.35
|
| 3 |
2.57%
38.95
|
4.54%
22.01
|
4.02%
24.87
|
2.37%
42.14
|
1.05%
95.24
|
0.37%
269.03
|
| 4 |
1.1%
91.11
|
1.94%
51.47
|
1.72%
58.16
|
1.01%
98.58
|
0.45%
222.77
|
0.16%
629.33
|
| 5 |
0.38%
266.38
|
0.66%
150.51
|
0.59%
170.07
|
0.35%
288.27
|
0.15%
651.47
|
0.05%
1841.62
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.78%
·
公平：
56.33
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
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 | 3.08% | 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
36.38%
平局
23.78%
客隊 勝利
39.84%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.96%
否
32.04%
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 | 7.99% 12.52 | 11.16% 8.96 | 80.85% 1.24 |
| -1.5 | 19.15% 5.22 | — | 80.85% 1.24 |
| -1.0 | 19.15% 5.22 | 18.45% 5.42 | 62.4% 1.6 |
| -0.5 | 37.6% 2.66 | — | 62.4% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.6% 2.66 | 22.34% 4.48 | 40.06% 2.5 |
| +0.5 | 59.94% 1.67 | — | 40.06% 2.5 |
| +1.0 | 59.94% 1.67 | 19.09% 5.24 | 20.97% 4.77 |
| +1.5 | 79.03% 1.27 | — | 20.97% 4.77 |
| +2.0 | 79.03% 1.27 | 11.96% 8.36 | 9.01% 11.1 |
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。
