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
26.49%
公平賠率
3.78
平局
23.93%
公平賠率
4.18
客隊 勝利
49.59%
公平賠率
2.02
最可能的比分
1 - 1
概率 10.07%
公平賠率 9.93
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 | 3.78 | — | |
| 平局 | 4.18 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.02 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.07% | 9.93 |
| 2 | 1-2 | 9.46% | 10.57 |
| 3 | 0-1 | 7.51% | 13.31 |
| 4 | 0-2 | 7.06% | 14.16 |
| 5 | 2-1 | 6.74% | 14.83 |
| 6 | 2-2 | 6.34% | 15.77 |
| 7 | 1-3 | 5.93% | 16.87 |
| 8 | 1-0 | 5.35% | 18.68 |
| 9 | 0-3 | 4.42% | 22.6 |
| 10 | 0-0 | 4.0% | 25.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.0%
25.03
|
7.51%
13.31
|
7.06%
14.16
|
4.42%
22.6
|
2.08%
48.08
|
0.78%
127.88
|
| 1 |
5.35%
18.68
|
10.07%
9.93
|
9.46%
10.57
|
5.93%
16.87
|
2.79%
35.88
|
1.05%
95.44
|
| 2 |
3.59%
27.88
|
6.74%
14.83
|
6.34%
15.77
|
3.97%
25.17
|
1.87%
53.56
|
0.7%
142.45
|
| 3 |
1.6%
62.41
|
3.01%
33.2
|
2.83%
35.32
|
1.77%
56.36
|
0.83%
119.9
|
0.31%
318.88
|
| 4 |
0.54%
186.29
|
1.01%
99.1
|
0.95%
105.42
|
0.59%
168.24
|
0.28%
357.91
|
0.1%
952.38
|
| 5 |
0.14%
694.93
|
0.27%
369.82
|
0.25%
393.39
|
0.16%
627.75
|
0.07%
1335.11
|
0.03%
3546.1
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.52%
·
公平：
65.96
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.74% | 15.26% |
| 1.5 | 56.05% | 43.95% |
| 2.5 | 29.09% | 70.91% |
| 3.5 | 12.19% | 87.81% |
| 4.5 | 4.25% | 95.75% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.00% | 25.03 |
| 1 | 12.87% | 7.77 |
| 2 | 20.71% | 4.83 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 17.90% | 5.59 |
| 5+ | 22.30% | 4.49 |
|
大球 2.5 62.42%
小球 2.5 37.57%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.49%
平局
23.93%
客隊 勝利
49.59%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.42%
小球 2.5
37.57%
雙方進球
是
62.55%
否
37.45%
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 | 4.05% 24.7 | 7.73% 12.94 | 88.23% 1.13 |
| -1.5 | 11.77% 8.49 | — | 88.23% 1.13 |
| -1.0 | 11.77% 8.49 | 15.61% 6.41 | 72.62% 1.38 |
| -0.5 | 27.38% 3.65 | — | 72.62% 1.38 |
| 0 (PK) | 27.38% 3.65 | 22.48% 4.45 | 50.14% 1.99 |
| +0.5 | 49.86% 2.01 | — | 50.14% 1.99 |
| +1.0 | 49.86% 2.01 | 21.89% 4.57 | 28.24% 3.54 |
| +1.5 | 71.76% 1.39 | — | 28.24% 3.54 |
| +2.0 | 71.76% 1.39 | 15.21% 6.58 | 13.04% 7.67 |
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。
