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
28.65%
公平賠率
3.49
平局
24.35%
公平賠率
4.11
客隊 勝利
46.99%
公平賠率
2.13
最可能的比分
1 - 1
概率 10.26%
公平賠率 9.75
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 | 3.49 | — | |
| 平局 | 4.11 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.13 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.26% | 9.75 |
| 2 | 1-2 | 9.28% | 10.77 |
| 3 | 0-1 | 7.38% | 13.55 |
| 4 | 2-1 | 7.13% | 14.03 |
| 5 | 0-2 | 6.68% | 14.98 |
| 6 | 2-2 | 6.45% | 15.5 |
| 7 | 1-0 | 5.67% | 17.65 |
| 8 | 1-3 | 5.6% | 17.86 |
| 9 | 0-0 | 4.08% | 24.53 |
| 10 | 0-3 | 4.03% | 24.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.08%
24.53
|
7.38%
13.55
|
6.68%
14.98
|
4.03%
24.82
|
1.82%
54.86
|
0.66%
151.54
|
| 1 |
5.67%
17.65
|
10.26%
9.75
|
9.28%
10.77
|
5.6%
17.86
|
2.53%
39.47
|
0.92%
109.03
|
| 2 |
3.94%
25.39
|
7.13%
14.03
|
6.45%
15.5
|
3.89%
25.7
|
1.76%
56.79
|
0.64%
156.86
|
| 3 |
1.82%
54.81
|
3.3%
30.28
|
2.99%
33.46
|
1.8%
55.46
|
0.82%
122.56
|
0.3%
338.52
|
| 4 |
0.63%
157.73
|
1.15%
87.14
|
1.04%
96.28
|
0.63%
159.59
|
0.28%
352.73
|
0.1%
974.66
|
| 5 |
0.18%
567.21
|
0.32%
313.48
|
0.29%
346.38
|
0.17%
574.05
|
0.08%
1269.04
|
0.03%
3508.77
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.37%
·
公平：
73.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.08% | 24.53 |
| 1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 20.87% | 4.79 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 17.81% | 5.62 |
| 5+ | 21.94% | 4.56 |
|
大球 2.5 62.01%
小球 2.5 37.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.65%
平局
24.35%
客隊 勝利
46.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.01%
小球 2.5
37.99%
雙方進球
是
62.8%
否
37.2%
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 | 4.67% 21.41 | 8.47% 11.8 | 86.86% 1.15 |
| -1.5 | 13.14% 7.61 | — | 86.86% 1.15 |
| -1.0 | 13.14% 7.61 | 16.49% 6.06 | 70.36% 1.42 |
| -0.5 | 29.64% 3.37 | — | 70.36% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.64% 3.37 | 22.9% 4.37 | 47.46% 2.11 |
| +0.5 | 52.54% 1.9 | — | 47.46% 2.11 |
| +1.0 | 52.54% 1.9 | 21.48% 4.66 | 25.98% 3.85 |
| +1.5 | 74.01% 1.35 | — | 25.98% 3.85 |
| +2.0 | 74.01% 1.35 | 14.37% 6.96 | 11.62% 8.61 |
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。
