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
36.85%
公平賠率
2.71
平局
23.64%
公平賠率
4.23
客隊 勝利
39.51%
公平賠率
2.53
最可能的比分
1 - 1
概率 9.17%
公平賠率 10.91
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 | 2.71 | — | |
| 平局 | 4.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.17% | 10.91 |
| 2 | 1-2 | 8.16% | 12.26 |
| 3 | 2-1 | 7.98% | 12.54 |
| 4 | 2-2 | 7.1% | 14.09 |
| 5 | 0-1 | 5.27% | 18.98 |
| 6 | 1-0 | 5.15% | 19.42 |
| 7 | 1-3 | 4.84% | 20.66 |
| 8 | 0-2 | 4.69% | 21.33 |
| 9 | 3-1 | 4.63% | 21.62 |
| 10 | 2-0 | 4.48% | 22.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.96%
33.78
|
5.27%
18.98
|
4.69%
21.33
|
2.78%
35.94
|
1.24%
80.77
|
0.44%
226.86
|
| 1 |
5.15%
19.42
|
9.17%
10.91
|
8.16%
12.26
|
4.84%
20.66
|
2.15%
46.42
|
0.77%
130.4
|
| 2 |
4.48%
22.32
|
7.98%
12.54
|
7.1%
14.09
|
4.21%
23.74
|
1.87%
53.36
|
0.67%
149.88
|
| 3 |
2.6%
38.48
|
4.63%
21.62
|
4.12%
24.29
|
2.44%
40.94
|
1.09%
91.99
|
0.39%
258.4
|
| 4 |
1.13%
88.46
|
2.01%
49.69
|
1.79%
55.84
|
1.06%
94.11
|
0.47%
211.46
|
0.17%
594.18
|
| 5 |
0.39%
254.19
|
0.7%
142.8
|
0.62%
160.46
|
0.37%
270.42
|
0.16%
607.53
|
0.06%
1706.48
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.87%
·
公平：
53.56
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.96% | 33.78 |
| 1 | 10.42% | 9.60 |
| 2 | 18.34% | 5.45 |
| 3 | 21.52% | 4.65 |
| 4 | 18.93% | 5.28 |
| 5+ | 27.83% | 3.59 |
|
大球 2.5 68.28%
小球 2.5 31.72%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.85%
平局
23.64%
客隊 勝利
39.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.28%
小球 2.5
31.72%
雙方進球
是
68.54%
否
31.46%
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 | 8.27% 12.09 | 11.32% 8.83 | 80.41% 1.24 |
| -1.5 | 19.59% 5.1 | — | 80.41% 1.24 |
| -1.0 | 19.59% 5.1 | 18.49% 5.41 | 61.92% 1.61 |
| -0.5 | 38.08% 2.63 | — | 61.92% 1.61 |
| 0 (PK) | 38.08% 2.63 | 22.21% 4.5 | 39.72% 2.52 |
| +0.5 | 60.28% 1.66 | — | 39.72% 2.52 |
| +1.0 | 60.28% 1.66 | 18.91% 5.29 | 20.8% 4.81 |
| +1.5 | 79.2% 1.26 | — | 20.8% 4.81 |
| +2.0 | 79.2% 1.26 | 11.85% 8.44 | 8.96% 11.17 |
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。
