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
33.65%
公平賠率
2.97
平局
23.68%
公平賠率
4.22
客隊 勝利
42.67%
公平賠率
2.34
最可能的比分
1 - 1
概率 9.3%
公平賠率 10.76
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 | 2.97 | — | |
| 平局 | 4.22 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.3% | 10.76 |
| 2 | 1-2 | 8.55% | 11.69 |
| 3 | 2-1 | 7.62% | 13.12 |
| 4 | 2-2 | 7.01% | 14.26 |
| 5 | 0-1 | 5.67% | 17.64 |
| 6 | 1-3 | 5.25% | 19.06 |
| 7 | 0-2 | 5.22% | 19.18 |
| 8 | 1-0 | 5.05% | 19.79 |
| 9 | 2-3 | 4.3% | 23.25 |
| 10 | 3-1 | 4.17% | 24.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.67%
17.64
|
5.22%
19.18
|
3.2%
31.26
|
1.47%
67.96
|
0.54%
184.67
|
| 1 |
5.05%
19.79
|
9.3%
10.76
|
8.55%
11.69
|
5.25%
19.06
|
2.41%
41.44
|
0.89%
112.61
|
| 2 |
4.14%
24.14
|
7.62%
13.12
|
7.01%
14.26
|
4.3%
23.25
|
1.98%
50.54
|
0.73%
137.32
|
| 3 |
2.26%
44.15
|
4.17%
24.0
|
3.83%
26.08
|
2.35%
42.53
|
1.08%
92.45
|
0.4%
251.19
|
| 4 |
0.93%
107.69
|
1.71%
58.53
|
1.57%
63.62
|
0.96%
103.72
|
0.44%
225.48
|
0.16%
612.75
|
| 5 |
0.3%
328.3
|
0.56%
178.44
|
0.52%
193.95
|
0.32%
316.26
|
0.15%
687.29
|
0.05%
1869.16
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.81%
·
公平：
55.1
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 | 84.12% | 15.88% |
| 1.5 | 54.9% | 45.1% |
| 2.5 | 28.01% | 71.99% |
| 3.5 | 11.52% | 88.48% |
| 4.5 | 3.94% | 96.06% |
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
33.65%
平局
23.68%
客隊 勝利
42.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.8%
否
32.2%
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 | 6.89% 14.5 | 10.24% 9.76 | 82.86% 1.21 |
| -1.5 | 17.14% 5.84 | — | 82.86% 1.21 |
| -1.0 | 17.14% 5.84 | 17.63% 5.67 | 65.23% 1.53 |
| -0.5 | 34.77% 2.88 | — | 65.23% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.77% 2.88 | 22.24% 4.5 | 42.98% 2.33 |
| +0.5 | 57.01% 1.75 | — | 42.98% 2.33 |
| +1.0 | 57.01% 1.75 | 19.79% 5.05 | 23.2% 4.31 |
| +1.5 | 76.8% 1.3 | — | 23.2% 4.31 |
| +2.0 | 76.8% 1.3 | 12.89% 7.76 | 10.31% 9.7 |
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。
