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
41.66%
公平賠率
2.4
平局
22.68%
公平賠率
4.41
客隊 勝利
35.65%
公平賠率
2.8
最可能的比分
1 - 1
概率 8.1%
公平賠率 12.34
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 | 2.4 | — | |
| 平局 | 4.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.8 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.1% | 12.34 |
| 2 | 2-1 | 7.94% | 12.59 |
| 3 | 1-2 | 7.42% | 13.48 |
| 4 | 2-2 | 7.27% | 13.76 |
| 5 | 3-1 | 5.19% | 19.27 |
| 6 | 3-2 | 4.75% | 21.06 |
| 7 | 1-3 | 4.52% | 22.11 |
| 8 | 2-3 | 4.43% | 22.56 |
| 9 | 1-0 | 4.43% | 22.58 |
| 10 | 2-0 | 4.34% | 23.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.13%
24.18
|
3.78%
26.43
|
2.31%
43.33
|
1.06%
94.71
|
0.39%
258.73
|
| 1 |
4.43%
22.58
|
8.1%
12.34
|
7.42%
13.48
|
4.52%
22.11
|
2.07%
48.32
|
0.76%
132.01
|
| 2 |
4.34%
23.04
|
7.94%
12.59
|
7.27%
13.76
|
4.43%
22.56
|
2.03%
49.3
|
0.74%
134.72
|
| 3 |
2.84%
35.27
|
5.19%
19.27
|
4.75%
21.06
|
2.9%
34.53
|
1.33%
75.47
|
0.48%
206.19
|
| 4 |
1.39%
71.97
|
2.54%
39.33
|
2.33%
42.98
|
1.42%
70.46
|
0.65%
154.01
|
0.24%
420.88
|
| 5 |
0.54%
183.59
|
1.0%
100.33
|
0.91%
109.65
|
0.56%
179.76
|
0.25%
392.93
|
0.09%
1072.96
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.62%
·
公平：
38.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
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 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
大球 2.5 72.95%
小球 2.5 27.05%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.66%
平局
22.68%
客隊 勝利
35.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.95%
小球 2.5
27.05%
雙方進球
是
72.13%
否
27.87%
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 | 10.6% 9.44 | 12.5% 8.0 | 76.9% 1.3 |
| -1.5 | 23.1% 4.33 | — | 76.9% 1.3 |
| -1.0 | 23.1% 4.33 | 18.83% 5.31 | 58.07% 1.72 |
| -0.5 | 41.93% 2.39 | — | 58.07% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.93% 2.39 | 21.28% 4.7 | 36.79% 2.72 |
| +0.5 | 63.21% 1.58 | — | 36.79% 2.72 |
| +1.0 | 63.21% 1.58 | 17.58% 5.69 | 19.21% 5.2 |
| +1.5 | 80.79% 1.24 | — | 19.21% 5.2 |
| +2.0 | 80.79% 1.24 | 10.9% 9.17 | 8.31% 12.03 |
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。
