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
33.26%
公平賠率
3.01
平局
23.65%
公平賠率
4.23
客隊 勝利
43.08%
公平賠率
2.32
最可能的比分
1 - 1
概率 9.29%
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 | 3.01 | — | |
| 平局 | 4.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.29% | 10.76 |
| 2 | 1-2 | 8.59% | 11.64 |
| 3 | 2-1 | 7.57% | 13.21 |
| 4 | 2-2 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 0-1 | 5.7% | 17.55 |
| 6 | 1-3 | 5.3% | 18.87 |
| 7 | 0-2 | 5.27% | 18.97 |
| 8 | 1-0 | 5.02% | 19.91 |
| 9 | 2-3 | 4.32% | 23.15 |
| 10 | 3-1 | 4.11% | 24.31 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.7%
17.55
|
5.27%
18.97
|
3.25%
30.76
|
1.5%
66.51
|
0.56%
179.76
|
| 1 |
5.02%
19.91
|
9.29%
10.76
|
8.59%
11.64
|
5.3%
18.87
|
2.45%
40.8
|
0.91%
110.28
|
| 2 |
4.09%
24.43
|
7.57%
13.21
|
7.0%
14.28
|
4.32%
23.15
|
2.0%
50.06
|
0.74%
135.3
|
| 3 |
2.22%
44.97
|
4.11%
24.31
|
3.81%
26.28
|
2.35%
42.61
|
1.09%
92.14
|
0.4%
249.0
|
| 4 |
0.91%
110.36
|
1.68%
59.65
|
1.55%
64.49
|
0.96%
104.58
|
0.44%
226.09
|
0.16%
611.25
|
| 5 |
0.3%
338.52
|
0.55%
182.98
|
0.51%
197.82
|
0.31%
320.82
|
0.14%
693.48
|
0.05%
1876.17
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.82%
·
公平：
54.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
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
33.26%
平局
23.65%
客隊 勝利
43.08%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.76%
否
32.24%
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 | 6.75% 14.82 | 10.11% 9.89 | 83.14% 1.2 |
| -1.5 | 16.86% 5.93 | — | 83.14% 1.2 |
| -1.0 | 16.86% 5.93 | 17.51% 5.71 | 65.63% 1.52 |
| -0.5 | 34.37% 2.91 | — | 65.63% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.37% 2.91 | 22.22% 4.5 | 43.41% 2.3 |
| +0.5 | 56.59% 1.77 | — | 43.41% 2.3 |
| +1.0 | 56.59% 1.77 | 19.88% 5.03 | 23.53% 4.25 |
| +1.5 | 76.47% 1.31 | — | 23.53% 4.25 |
| +2.0 | 76.47% 1.31 | 13.03% 7.68 | 10.5% 9.52 |
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。
