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
43.62%
公平賠率
2.29
平局
22.6%
公平賠率
4.43
客隊 勝利
33.79%
公平賠率
2.96
最可能的比分
2 - 1
概率 8.12%
公平賠率 12.31
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 | 2.29 | — | |
| 平局 | 4.43 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.12% | 12.31 |
| 2 | 1-1 | 8.08% | 12.37 |
| 3 | 2-2 | 7.23% | 13.83 |
| 4 | 1-2 | 7.2% | 13.9 |
| 5 | 3-1 | 5.44% | 18.37 |
| 6 | 3-2 | 4.84% | 20.64 |
| 7 | 2-0 | 4.56% | 21.91 |
| 8 | 1-0 | 4.54% | 22.02 |
| 9 | 2-3 | 4.29% | 23.31 |
| 10 | 1-3 | 4.27% | 23.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.02%
24.86
|
3.58%
27.94
|
2.12%
47.08
|
0.95%
105.81
|
0.34%
297.18
|
| 1 |
4.54%
22.02
|
8.08%
12.37
|
7.2%
13.9
|
4.27%
23.42
|
1.9%
52.64
|
0.68%
147.86
|
| 2 |
4.56%
21.91
|
8.12%
12.31
|
7.23%
13.83
|
4.29%
23.31
|
1.91%
52.38
|
0.68%
147.12
|
| 3 |
3.06%
32.7
|
5.44%
18.37
|
4.84%
20.64
|
2.87%
34.79
|
1.28%
78.17
|
0.46%
219.59
|
| 4 |
1.54%
65.07
|
2.74%
36.56
|
2.43%
41.08
|
1.44%
69.23
|
0.64%
155.57
|
0.23%
437.06
|
| 5 |
0.62%
161.86
|
1.1%
90.94
|
0.98%
102.18
|
0.58%
172.21
|
0.26%
387.0
|
0.09%
1086.96
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.66%
·
公平：
37.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.6% | 13.4% |
| 1.5 | 59.67% | 40.33% |
| 2.5 | 32.6% | 67.4% |
| 3.5 | 14.47% | 85.53% |
| 4.5 | 5.36% | 94.64% |
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 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
大球 2.5 72.95%
小球 2.5 27.05%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.62%
平局
22.60%
客隊 勝利
33.79%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.95%
小球 2.5
27.05%
雙方進球
是
72.0%
否
28.0%
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 | 11.58% 8.64 | 13.12% 7.62 | 75.3% 1.33 |
| -1.5 | 24.69% 4.05 | — | 75.3% 1.33 |
| -1.0 | 24.69% 4.05 | 19.25% 5.2 | 56.06% 1.78 |
| -0.5 | 43.94% 2.28 | — | 56.06% 1.78 |
| 0 (PK) | 43.94% 2.28 | 21.19% 4.72 | 34.86% 2.87 |
| +0.5 | 65.14% 1.54 | — | 34.86% 2.87 |
| +1.0 | 65.14% 1.54 | 17.05% 5.87 | 17.82% 5.61 |
| +1.5 | 82.18% 1.22 | — | 17.82% 5.61 |
| +2.0 | 82.18% 1.22 | 10.29% 9.72 | 7.53% 13.28 |
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。
