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
33.94%
公平賠率
2.95
平局
23.85%
公平賠率
4.19
客隊 勝利
42.21%
公平賠率
2.37
最可能的比分
1 - 1
概率 9.46%
公平賠率 10.57
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 | 2.95 | — | |
| 平局 | 4.19 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.46% | 10.57 |
| 2 | 1-2 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 2-1 | 7.71% | 12.97 |
| 4 | 2-2 | 6.98% | 14.33 |
| 5 | 0-1 | 5.8% | 17.23 |
| 6 | 0-2 | 5.25% | 19.04 |
| 7 | 1-0 | 5.23% | 19.13 |
| 8 | 1-3 | 5.17% | 19.36 |
| 9 | 2-0 | 4.26% | 23.48 |
| 10 | 2-3 | 4.21% | 23.75 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.21%
31.19
|
5.8%
17.23
|
5.25%
19.04
|
3.17%
31.56
|
1.43%
69.74
|
0.52%
192.64
|
| 1 |
5.23%
19.13
|
9.46%
10.57
|
8.56%
11.68
|
5.17%
19.36
|
2.34%
42.78
|
0.85%
118.19
|
| 2 |
4.26%
23.48
|
7.71%
12.97
|
6.98%
14.33
|
4.21%
23.75
|
1.9%
52.5
|
0.69%
145.01
|
| 3 |
2.31%
43.21
|
4.19%
23.87
|
3.79%
26.38
|
2.29%
43.72
|
1.03%
96.62
|
0.37%
266.88
|
| 4 |
0.94%
106.03
|
1.71%
58.58
|
1.54%
64.73
|
0.93%
107.28
|
0.42%
237.08
|
0.15%
654.88
|
| 5 |
0.31%
325.2
|
0.56%
179.69
|
0.5%
198.57
|
0.3%
329.06
|
0.14%
727.27
|
0.05%
2008.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.71%
·
公平：
58.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 3.21% | 31.19 |
| 1 | 11.03% | 9.07 |
| 2 | 18.97% | 5.27 |
| 3 | 21.75% | 4.60 |
| 4 | 18.71% | 5.35 |
| 5+ | 26.33% | 3.80 |
|
大球 2.5 66.79%
小球 2.5 33.21%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.94%
平局
23.85%
客隊 勝利
42.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.79%
小球 2.5
33.21%
雙方進球
是
67.25%
否
32.75%
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 | 6.93% 14.43 | 10.34% 9.67 | 82.73% 1.21 |
| -1.5 | 17.27% 5.79 | — | 82.73% 1.21 |
| -1.0 | 17.27% 5.79 | 17.81% 5.61 | 64.92% 1.54 |
| -0.5 | 35.08% 2.85 | — | 64.92% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.08% 2.85 | 22.41% 4.46 | 42.51% 2.35 |
| +0.5 | 57.49% 1.74 | — | 42.51% 2.35 |
| +1.0 | 57.49% 1.74 | 19.78% 5.06 | 22.73% 4.4 |
| +1.5 | 77.27% 1.29 | — | 22.73% 4.4 |
| +2.0 | 77.27% 1.29 | 12.75% 7.84 | 9.99% 10.01 |
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。
