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
31.37%
公平賠率
3.19
平局
23.51%
公平賠率
4.25
客隊 勝利
45.13%
公平賠率
2.22
最可能的比分
1 - 1
概率 9.25%
公平賠率 10.81
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 | 3.19 | — | |
| 平局 | 4.25 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.22 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.25% | 10.81 |
| 2 | 1-2 | 8.79% | 11.38 |
| 3 | 2-1 | 7.31% | 13.69 |
| 4 | 2-2 | 6.94% | 14.41 |
| 5 | 0-1 | 5.85% | 17.08 |
| 6 | 1-3 | 5.56% | 17.97 |
| 7 | 0-2 | 5.56% | 17.98 |
| 8 | 1-0 | 4.87% | 20.54 |
| 9 | 2-3 | 4.4% | 22.75 |
| 10 | 3-1 | 3.85% | 25.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.85%
17.08
|
5.56%
17.98
|
3.52%
28.39
|
1.67%
59.78
|
0.64%
157.31
|
| 1 |
4.87%
20.54
|
9.25%
10.81
|
8.79%
11.38
|
5.56%
17.97
|
2.64%
37.83
|
1.0%
99.56
|
| 2 |
3.85%
26.01
|
7.31%
13.69
|
6.94%
14.41
|
4.4%
22.75
|
2.09%
47.89
|
0.79%
126.02
|
| 3 |
2.03%
49.38
|
3.85%
25.99
|
3.66%
27.36
|
2.32%
43.19
|
1.1%
90.93
|
0.42%
239.29
|
| 4 |
0.8%
125.0
|
1.52%
65.79
|
1.44%
69.25
|
0.91%
109.35
|
0.43%
230.2
|
0.17%
605.69
|
| 5 |
0.25%
395.57
|
0.48%
208.2
|
0.46%
219.15
|
0.29%
346.02
|
0.14%
728.33
|
0.05%
1915.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.88%
·
公平：
53.11
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.04% | 14.96% |
| 1.5 | 56.62% | 43.37% |
| 2.5 | 29.63% | 70.37% |
| 3.5 | 12.53% | 87.47% |
| 4.5 | 4.41% | 95.59% |
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
31.37%
平局
23.51%
客隊 勝利
45.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
67.54%
小球 2.5
32.46%
雙方進球
是
67.53%
否
32.47%
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 | 6.04% 16.55 | 9.47% 10.56 | 84.49% 1.18 |
| -1.5 | 15.51% 6.45 | — | 84.49% 1.18 |
| -1.0 | 15.51% 6.45 | 16.9% 5.92 | 67.59% 1.48 |
| -0.5 | 32.41% 3.09 | — | 67.59% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.41% 3.09 | 22.08% 4.53 | 45.52% 2.2 |
| +0.5 | 54.48% 1.84 | — | 45.52% 2.2 |
| +1.0 | 54.48% 1.84 | 20.32% 4.92 | 25.2% 3.97 |
| +1.5 | 74.8% 1.34 | — | 25.2% 3.97 |
| +2.0 | 74.8% 1.34 | 13.69% 7.31 | 11.51% 8.69 |
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。
