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
30.65%
公平賠率
3.26
平局
24.2%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
45.16%
公平賠率
2.21
最可能的比分
1 - 1
概率 9.98%
公平賠率 10.02
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 | 3.26 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 1-2 | 9.03% | 11.07 |
| 3 | 2-1 | 7.38% | 13.54 |
| 4 | 0-1 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 2-2 | 6.68% | 14.96 |
| 6 | 0-2 | 6.1% | 16.39 |
| 7 | 1-0 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 1-3 | 5.45% | 18.35 |
| 9 | 2-0 | 4.08% | 24.51 |
| 10 | 2-3 | 4.03% | 24.8 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.74%
14.83
|
6.1%
16.39
|
3.68%
27.16
|
1.67%
60.02
|
0.6%
165.81
|
| 1 |
5.51%
18.14
|
9.98%
10.02
|
9.03%
11.07
|
5.45%
18.35
|
2.47%
40.56
|
0.89%
112.03
|
| 2 |
4.08%
24.51
|
7.38%
13.54
|
6.68%
14.96
|
4.03%
24.8
|
1.82%
54.81
|
0.66%
151.4
|
| 3 |
2.01%
49.68
|
3.64%
27.45
|
3.3%
30.33
|
1.99%
50.27
|
0.9%
111.1
|
0.33%
306.84
|
| 4 |
0.74%
134.28
|
1.35%
74.18
|
1.22%
81.97
|
0.74%
135.87
|
0.33%
300.21
|
0.12%
829.19
|
| 5 |
0.22%
453.72
|
0.4%
250.63
|
0.36%
276.93
|
0.22%
458.93
|
0.1%
1014.2
|
0.04%
2801.12
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.48%
·
公平：
67.7
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
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 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大球 2.5 63.86%
小球 2.5 36.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.65%
平局
24.20%
客隊 勝利
45.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.86%
小球 2.5
36.14%
雙方進球
是
64.6%
否
35.4%
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 | 5.46% 18.3 | 9.19% 10.88 | 85.35% 1.17 |
| -1.5 | 14.65% 6.83 | — | 85.35% 1.17 |
| -1.0 | 14.65% 6.83 | 17.04% 5.87 | 68.31% 1.46 |
| -0.5 | 31.69% 3.16 | — | 68.31% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.69% 3.16 | 22.75% 4.4 | 45.56% 2.19 |
| +0.5 | 54.44% 1.84 | — | 45.56% 2.19 |
| +1.0 | 54.44% 1.84 | 20.84% 4.8 | 24.72% 4.05 |
| +1.5 | 75.28% 1.33 | — | 24.72% 4.05 |
| +2.0 | 75.28% 1.33 | 13.74% 7.28 | 10.98% 9.11 |
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。
