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
34.03%
公平賠率
2.94
平局
23.7%
公平賠率
4.22
客隊 勝利
42.27%
公平賠率
2.37
最可能的比分
1 - 1
概率 9.3%
公平賠率 10.75
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 | 4.22 | — | |
| 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 | 9.3% | 10.75 |
| 2 | 1-2 | 8.51% | 11.75 |
| 3 | 2-1 | 7.67% | 13.03 |
| 4 | 2-2 | 7.02% | 14.24 |
| 5 | 0-1 | 5.64% | 17.74 |
| 6 | 1-3 | 5.19% | 19.26 |
| 7 | 0-2 | 5.16% | 19.39 |
| 8 | 1-0 | 5.08% | 19.67 |
| 9 | 2-3 | 4.28% | 23.35 |
| 10 | 3-1 | 4.22% | 23.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.64%
17.74
|
5.16%
19.39
|
3.15%
31.78
|
1.44%
69.46
|
0.53%
189.79
|
| 1 |
5.08%
19.67
|
9.3%
10.75
|
8.51%
11.75
|
5.19%
19.26
|
2.38%
42.1
|
0.87%
115.02
|
| 2 |
4.19%
23.85
|
7.67%
13.03
|
7.02%
14.24
|
4.28%
23.35
|
1.96%
51.03
|
0.72%
139.43
|
| 3 |
2.31%
43.36
|
4.22%
23.69
|
3.86%
25.89
|
2.36%
42.45
|
1.08%
92.78
|
0.39%
253.49
|
| 4 |
0.95%
105.11
|
1.74%
57.43
|
1.59%
62.77
|
0.97%
102.9
|
0.44%
224.92
|
0.16%
614.63
|
| 5 |
0.31%
318.47
|
0.57%
174.03
|
0.53%
190.22
|
0.32%
311.82
|
0.15%
681.66
|
0.05%
1862.2
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.81%
·
公平：
55.34
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.08% | 32.46 |
| 1 | 10.72% | 9.33 |
| 2 | 18.65% | 5.36 |
| 3 | 21.64% | 4.62 |
| 4 | 18.83% | 5.31 |
| 5+ | 27.08% | 3.69 |
|
大球 2.5 67.54%
小球 2.5 32.46%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.03%
平局
23.70%
客隊 勝利
42.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.83%
否
32.17%
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 | 7.04% 14.2 | 10.37% 9.64 | 82.58% 1.21 |
| -1.5 | 17.42% 5.74 | — | 82.58% 1.21 |
| -1.0 | 17.42% 5.74 | 17.75% 5.63 | 64.83% 1.54 |
| -0.5 | 35.17% 2.84 | — | 64.83% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.17% 2.84 | 22.26% 4.49 | 42.56% 2.35 |
| +0.5 | 57.43% 1.74 | — | 42.56% 2.35 |
| +1.0 | 57.43% 1.74 | 19.69% 5.08 | 22.87% 4.37 |
| +1.5 | 77.13% 1.3 | — | 22.87% 4.37 |
| +2.0 | 77.13% 1.3 | 12.76% 7.84 | 10.11% 9.89 |
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。
