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
33.99%
公平賠率
2.94
平局
23.77%
公平賠率
4.21
客隊 勝利
42.24%
公平賠率
2.37
最可能的比分
1 - 1
概率 9.38%
公平賠率 10.66
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 | 2.94 | — | |
| 平局 | 4.21 | — | |
| 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 | 9.38% | 10.66 |
| 2 | 1-2 | 8.54% | 11.71 |
| 3 | 2-1 | 7.69% | 13.0 |
| 4 | 2-2 | 7.0% | 14.29 |
| 5 | 0-1 | 5.72% | 17.48 |
| 6 | 0-2 | 5.21% | 19.21 |
| 7 | 1-3 | 5.18% | 19.31 |
| 8 | 1-0 | 5.15% | 19.4 |
| 9 | 2-3 | 4.25% | 23.55 |
| 10 | 2-0 | 4.23% | 23.66 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.14%
31.82
|
5.72%
17.48
|
5.21%
19.21
|
3.16%
31.67
|
1.44%
69.59
|
0.52%
191.2
|
| 1 |
5.15%
19.4
|
9.38%
10.66
|
8.54%
11.71
|
5.18%
19.31
|
2.36%
42.44
|
0.86%
116.58
|
| 2 |
4.23%
23.66
|
7.69%
13.0
|
7.0%
14.29
|
4.25%
23.55
|
1.93%
51.75
|
0.7%
142.17
|
| 3 |
2.31%
43.28
|
4.21%
23.78
|
3.83%
26.13
|
2.32%
43.07
|
1.06%
94.67
|
0.38%
260.08
|
| 4 |
0.95%
105.56
|
1.72%
58.0
|
1.57%
63.73
|
0.95%
105.05
|
0.43%
230.89
|
0.16%
634.52
|
| 5 |
0.31%
321.85
|
0.57%
176.83
|
0.51%
194.33
|
0.31%
320.31
|
0.14%
703.73
|
0.05%
1934.24
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.76%
·
公平：
56.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
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 | 3.14% | 31.82 |
| 1 | 10.87% | 9.20 |
| 2 | 18.81% | 5.32 |
| 3 | 21.70% | 4.61 |
| 4 | 18.77% | 5.33 |
| 5+ | 26.70% | 3.75 |
|
大球 2.5 67.17%
小球 2.5 32.83%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.99%
平局
23.77%
客隊 勝利
42.24%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.17%
小球 2.5
32.83%
雙方進球
是
67.54%
否
32.46%
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 | 6.99% 14.31 | 10.36% 9.66 | 82.66% 1.21 |
| -1.5 | 17.34% 5.77 | — | 82.66% 1.21 |
| -1.0 | 17.34% 5.77 | 17.78% 5.62 | 64.87% 1.54 |
| -0.5 | 35.13% 2.85 | — | 64.87% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.13% 2.85 | 22.34% 4.48 | 42.54% 2.35 |
| +0.5 | 57.46% 1.74 | — | 42.54% 2.35 |
| +1.0 | 57.46% 1.74 | 19.73% 5.07 | 22.8% 4.39 |
| +1.5 | 77.2% 1.3 | — | 22.8% 4.39 |
| +2.0 | 77.2% 1.3 | 12.75% 7.84 | 10.05% 9.95 |
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。
