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
27.98%
公平賠率
3.57
平局
23.65%
公平賠率
4.23
客隊 勝利
48.36%
公平賠率
2.07
最可能的比分
1 - 1
概率 9.68%
公平賠率 10.33
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 | 3.57 | — | |
| 平局 | 4.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.07 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.68% | 10.33 |
| 2 | 1-2 | 9.24% | 10.82 |
| 3 | 2-1 | 6.92% | 14.45 |
| 4 | 0-1 | 6.77% | 14.77 |
| 5 | 2-2 | 6.61% | 15.13 |
| 6 | 0-2 | 6.46% | 15.47 |
| 7 | 1-3 | 5.88% | 16.99 |
| 8 | 1-0 | 5.07% | 19.73 |
| 9 | 2-3 | 4.21% | 23.77 |
| 10 | 0-3 | 4.12% | 24.3 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.54%
28.22
|
6.77%
14.77
|
6.46%
15.47
|
4.12%
24.3
|
1.97%
50.89
|
0.75%
133.21
|
| 1 |
5.07%
19.73
|
9.68%
10.33
|
9.24%
10.82
|
5.88%
16.99
|
2.81%
35.59
|
1.07%
93.16
|
| 2 |
3.62%
27.6
|
6.92%
14.45
|
6.61%
15.13
|
4.21%
23.77
|
2.01%
49.77
|
0.77%
130.29
|
| 3 |
1.73%
57.9
|
3.3%
30.31
|
3.15%
31.74
|
2.01%
49.86
|
0.96%
104.42
|
0.37%
273.37
|
| 4 |
0.62%
161.97
|
1.18%
84.8
|
1.13%
88.79
|
0.72%
139.47
|
0.34%
292.06
|
0.13%
764.53
|
| 5 |
0.18%
566.25
|
0.34%
296.47
|
0.32%
310.46
|
0.21%
487.57
|
0.1%
1021.45
|
0.04%
2673.8
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.7%
·
公平：
58.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.19% | 14.81% |
| 1.5 | 56.91% | 43.09% |
| 2.5 | 29.9% | 70.1% |
| 3.5 | 12.7% | 87.3% |
| 4.5 | 4.49% | 95.51% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.54% | 28.22 |
| 1 | 11.84% | 8.45 |
| 2 | 19.77% | 5.06 |
| 3 | 22.01% | 4.54 |
| 4 | 18.38% | 5.44 |
| 5+ | 24.47% | 4.09 |
|
大球 2.5 64.85%
小球 2.5 35.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.98%
平局
23.65%
客隊 勝利
48.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.85%
小球 2.5
35.15%
雙方進球
是
64.8%
否
35.2%
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 | 4.68% 21.39 | 8.28% 12.08 | 87.05% 1.15 |
| -1.5 | 12.95% 7.72 | — | 87.05% 1.15 |
| -1.0 | 12.95% 7.72 | 15.96% 6.26 | 71.08% 1.41 |
| -0.5 | 28.92% 3.46 | — | 71.08% 1.41 |
| 0 (PK) | 28.92% 3.46 | 22.22% 4.5 | 48.86% 2.05 |
| +0.5 | 51.14% 1.96 | — | 48.86% 2.05 |
| +1.0 | 51.14% 1.96 | 21.32% 4.69 | 27.54% 3.63 |
| +1.5 | 72.46% 1.38 | — | 27.54% 3.63 |
| +2.0 | 72.46% 1.38 | 14.77% 6.77 | 12.77% 7.83 |
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。
