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
26.18%
公平賠率
3.82
平局
23.56%
公平賠率
4.24
客隊 勝利
50.25%
公平賠率
1.99
最可能的比分
1 - 1
概率 9.78%
公平賠率 10.23
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 | 3.82 | — | |
| 平局 | 4.24 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.99 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.78% | 10.23 |
| 2 | 1-2 | 9.44% | 10.6 |
| 3 | 0-1 | 7.19% | 13.91 |
| 4 | 0-2 | 6.94% | 14.41 |
| 5 | 2-1 | 6.65% | 15.04 |
| 6 | 2-2 | 6.42% | 15.58 |
| 7 | 1-3 | 6.07% | 16.47 |
| 8 | 1-0 | 5.07% | 19.74 |
| 9 | 0-3 | 4.46% | 22.4 |
| 10 | 2-3 | 4.13% | 24.22 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
7.19%
13.91
|
6.94%
14.41
|
4.46%
22.4
|
2.15%
46.43
|
0.83%
120.29
|
| 1 |
5.07%
19.74
|
9.78%
10.23
|
9.44%
10.6
|
6.07%
16.47
|
2.93%
34.14
|
1.13%
88.45
|
| 2 |
3.45%
29.03
|
6.65%
15.04
|
6.42%
15.58
|
4.13%
24.22
|
1.99%
50.21
|
0.77%
130.07
|
| 3 |
1.56%
64.03
|
3.01%
33.17
|
2.91%
34.38
|
1.87%
53.44
|
0.9%
110.75
|
0.35%
286.94
|
| 4 |
0.53%
188.32
|
1.02%
97.57
|
0.99%
101.11
|
0.64%
157.16
|
0.31%
325.73
|
0.12%
843.88
|
| 5 |
0.14%
692.52
|
0.28%
358.68
|
0.27%
371.75
|
0.17%
577.7
|
0.08%
1197.6
|
0.03%
3105.59
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.69%
·
公平：
59.15
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.48% | 14.51% |
| 1.5 | 57.47% | 42.53% |
| 2.5 | 30.44% | 69.56% |
| 3.5 | 13.05% | 86.95% |
| 4.5 | 4.66% | 95.34% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大球 2.5 63.86%
小球 2.5 36.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.18%
平局
23.56%
客隊 勝利
50.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.86%
小球 2.5
36.14%
雙方進球
是
63.54%
否
36.46%
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 | 4.06% 24.65 | 7.64% 13.09 | 88.3% 1.13 |
| -1.5 | 11.7% 8.55 | — | 88.3% 1.13 |
| -1.0 | 11.7% 8.55 | 15.35% 6.51 | 72.95% 1.37 |
| -0.5 | 27.05% 3.7 | — | 72.95% 1.37 |
| 0 (PK) | 27.05% 3.7 | 22.13% 4.52 | 50.82% 1.97 |
| +0.5 | 49.18% 2.03 | — | 50.82% 1.97 |
| +1.0 | 49.18% 2.03 | 21.79% 4.59 | 29.03% 3.44 |
| +1.5 | 70.97% 1.41 | — | 29.03% 3.44 |
| +2.0 | 70.97% 1.41 | 15.39% 6.5 | 13.64% 7.33 |
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。
