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
32.19%
公平賠率
3.11
平局
24.05%
公平賠率
4.16
客隊 勝利
43.76%
公平賠率
2.28
最可能的比分
1 - 1
概率 9.74%
公平賠率 10.26
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 | 3.11 | — | |
| 平局 | 4.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.74% | 10.26 |
| 2 | 1-2 | 8.82% | 11.34 |
| 3 | 2-1 | 7.55% | 13.24 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.63 |
| 5 | 0-1 | 6.29% | 15.91 |
| 6 | 0-2 | 5.69% | 17.58 |
| 7 | 1-0 | 5.38% | 18.57 |
| 8 | 1-3 | 5.32% | 18.79 |
| 9 | 2-0 | 4.17% | 23.97 |
| 10 | 2-3 | 4.12% | 24.25 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.47%
28.79
|
6.29%
15.91
|
5.69%
17.58
|
3.43%
29.13
|
1.55%
64.37
|
0.56%
177.84
|
| 1 |
5.38%
18.57
|
9.74%
10.26
|
8.82%
11.34
|
5.32%
18.79
|
2.41%
41.53
|
0.87%
114.73
|
| 2 |
4.17%
23.97
|
7.55%
13.24
|
6.83%
14.63
|
4.12%
24.25
|
1.87%
53.59
|
0.68%
148.04
|
| 3 |
2.16%
46.39
|
3.9%
25.63
|
3.53%
28.32
|
2.13%
46.94
|
0.96%
103.72
|
0.35%
286.53
|
| 4 |
0.84%
119.7
|
1.51%
66.13
|
1.37%
73.08
|
0.83%
121.12
|
0.37%
267.67
|
0.14%
739.64
|
| 5 |
0.26%
386.1
|
0.47%
213.36
|
0.42%
235.74
|
0.26%
390.78
|
0.12%
863.56
|
0.04%
2386.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.58%
·
公平：
63.34
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
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 | 3.47% | 28.79 |
| 1 | 11.67% | 8.57 |
| 2 | 19.61% | 5.10 |
| 3 | 21.96% | 4.55 |
| 4 | 18.45% | 5.42 |
| 5+ | 24.84% | 4.03 |
|
大球 2.5 65.25%
小球 2.5 34.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.19%
平局
24.05%
客隊 勝利
43.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.25%
小球 2.5
34.75%
雙方進球
是
65.88%
否
34.12%
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 | 6.13% 16.32 | 9.73% 10.28 | 84.14% 1.19 |
| -1.5 | 15.86% 6.31 | — | 84.14% 1.19 |
| -1.0 | 15.86% 6.31 | 17.42% 5.74 | 66.72% 1.5 |
| -0.5 | 33.28% 3.0 | — | 66.72% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.28% 3.0 | 22.6% 4.42 | 44.12% 2.27 |
| +0.5 | 55.88% 1.79 | — | 44.12% 2.27 |
| +1.0 | 55.88% 1.79 | 20.34% 4.92 | 23.77% 4.21 |
| +1.5 | 76.22% 1.31 | — | 23.77% 4.21 |
| +2.0 | 76.22% 1.31 | 13.27% 7.54 | 10.5% 9.52 |
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。
