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
28.28%
公平賠率
3.54
平局
24.3%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
47.42%
公平賠率
2.11
最可能的比分
1 - 1
概率 10.24%
公平賠率 9.77
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 | 3.54 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.24% | 9.77 |
| 2 | 1-2 | 9.32% | 10.73 |
| 3 | 0-1 | 7.42% | 13.48 |
| 4 | 2-1 | 7.06% | 14.16 |
| 5 | 0-2 | 6.75% | 14.81 |
| 6 | 2-2 | 6.43% | 15.56 |
| 7 | 1-3 | 5.65% | 17.69 |
| 8 | 1-0 | 5.63% | 17.78 |
| 9 | 0-3 | 4.1% | 24.42 |
| 10 | 0-0 | 4.08% | 24.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.08%
24.53
|
7.42%
13.48
|
6.75%
14.81
|
4.1%
24.42
|
1.86%
53.66
|
0.68%
147.43
|
| 1 |
5.63%
17.78
|
10.24%
9.77
|
9.32%
10.73
|
5.65%
17.69
|
2.57%
38.88
|
0.94%
106.83
|
| 2 |
3.88%
25.76
|
7.06%
14.16
|
6.43%
15.56
|
3.9%
25.64
|
1.77%
56.36
|
0.65%
154.82
|
| 3 |
1.79%
56.01
|
3.25%
30.77
|
2.96%
33.82
|
1.79%
55.74
|
0.82%
122.52
|
0.3%
336.59
|
| 4 |
0.62%
162.34
|
1.12%
89.2
|
1.02%
98.02
|
0.62%
161.58
|
0.28%
355.11
|
0.1%
975.61
|
| 5 |
0.17%
588.24
|
0.31%
323.21
|
0.28%
355.11
|
0.17%
585.48
|
0.08%
1287.0
|
0.03%
3533.57
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.39%
·
公平：
72.16
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.8% | 16.2% |
| 1.5 | 54.31% | 45.69% |
| 2.5 | 27.47% | 72.53% |
| 3.5 | 11.19% | 88.81% |
| 4.5 | 3.79% | 96.21% |
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
28.28%
平局
24.30%
客隊 勝利
47.42%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.01%
小球 2.5
37.99%
雙方進球
是
62.72%
否
37.28%
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 | 4.55% 21.96 | 8.34% 11.99 | 87.11% 1.15 |
| -1.5 | 12.89% 7.76 | — | 87.11% 1.15 |
| -1.0 | 12.89% 7.76 | 16.35% 6.12 | 70.76% 1.41 |
| -0.5 | 29.24% 3.42 | — | 70.76% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.24% 3.42 | 22.85% 4.38 | 47.91% 2.09 |
| +0.5 | 52.09% 1.92 | — | 47.91% 2.09 |
| +1.0 | 52.09% 1.92 | 21.56% 4.64 | 26.34% 3.8 |
| +1.5 | 73.66% 1.36 | — | 26.34% 3.8 |
| +2.0 | 73.66% 1.36 | 14.51% 6.89 | 11.84% 8.45 |
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。
