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
46.27%
公平賠率
2.16
平局
21.96%
公平賠率
4.55
客隊 勝利
31.77%
公平賠率
3.15
最可能的比分
2 - 1
概率 8.05%
公平賠率 12.43
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 | 2.16 | — | |
| 平局 | 4.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.05% | 12.43 |
| 2 | 1-1 | 7.48% | 13.36 |
| 3 | 2-2 | 7.2% | 13.89 |
| 4 | 1-2 | 6.7% | 14.93 |
| 5 | 3-1 | 5.77% | 17.34 |
| 6 | 3-2 | 5.16% | 19.38 |
| 7 | 2-0 | 4.5% | 22.25 |
| 8 | 2-3 | 4.3% | 23.27 |
| 9 | 1-0 | 4.18% | 23.92 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 25.02 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.48%
28.72
|
3.12%
32.09
|
1.86%
53.79
|
0.83%
120.21
|
0.3%
335.8
|
| 1 |
4.18%
23.92
|
7.48%
13.36
|
6.7%
14.93
|
4.0%
25.02
|
1.79%
55.91
|
0.64%
156.18
|
| 2 |
4.5%
22.25
|
8.05%
12.43
|
7.2%
13.89
|
4.3%
23.27
|
1.92%
52.01
|
0.69%
145.26
|
| 3 |
3.22%
31.04
|
5.77%
17.34
|
5.16%
19.38
|
3.08%
32.47
|
1.38%
72.57
|
0.49%
202.72
|
| 4 |
1.73%
57.75
|
3.1%
32.26
|
2.77%
36.05
|
1.66%
60.42
|
0.74%
135.01
|
0.27%
377.07
|
| 5 |
0.74%
134.3
|
1.33%
75.03
|
1.19%
83.84
|
0.71%
140.51
|
0.32%
313.97
|
0.11%
877.19
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.25%
·
公平：
30.79
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.35% | 11.65% |
| 1.5 | 63.31% | 36.69% |
| 2.5 | 36.38% | 63.61% |
| 3.5 | 17.09% | 82.91% |
| 4.5 | 6.72% | 93.28% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 1.94% | 51.42 |
| 1 | 7.66% | 13.05 |
| 2 | 15.10% | 6.62 |
| 3 | 19.83% | 5.04 |
| 4 | 19.53% | 5.12 |
| 5+ | 35.94% | 2.78 |
|
大球 2.5 75.3%
小球 2.5 24.7%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.27%
平局
21.96%
客隊 勝利
31.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.3%
小球 2.5
24.7%
雙方進球
是
73.6%
否
26.4%
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 | 13.39% 7.47 | 13.87% 7.21 | 72.73% 1.37 |
| -1.5 | 27.27% 3.67 | — | 72.73% 1.37 |
| -1.0 | 27.27% 3.67 | 19.41% 5.15 | 53.33% 1.88 |
| -0.5 | 46.67% 2.14 | — | 53.33% 1.88 |
| 0 (PK) | 46.67% 2.14 | 20.58% 4.86 | 32.75% 3.05 |
| +0.5 | 67.25% 1.49 | — | 32.75% 3.05 |
| +1.0 | 67.25% 1.49 | 16.16% 6.19 | 16.59% 6.03 |
| +1.5 | 83.41% 1.2 | — | 16.59% 6.03 |
| +2.0 | 83.41% 1.2 | 9.62% 10.4 | 6.97% 14.34 |
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。
