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
24.97%
公平賠率
4.01
平局
23.5%
公平賠率
4.26
客隊 勝利
51.53%
公平賠率
1.94
最可能的比分
1 - 1
概率 9.85%
公平賠率 10.15
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 | 4.01 | — | |
| 平局 | 4.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.85% | 10.15 |
| 2 | 1-2 | 9.56% | 10.46 |
| 3 | 0-1 | 7.52% | 13.29 |
| 4 | 0-2 | 7.3% | 13.71 |
| 5 | 2-1 | 6.45% | 15.49 |
| 6 | 2-2 | 6.26% | 15.97 |
| 7 | 1-3 | 6.18% | 16.18 |
| 8 | 1-0 | 5.08% | 19.69 |
| 9 | 0-3 | 4.72% | 21.19 |
| 10 | 2-3 | 4.05% | 24.7 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.88%
25.79
|
7.52%
13.29
|
7.3%
13.71
|
4.72%
21.19
|
2.29%
43.7
|
0.89%
112.63
|
| 1 |
5.08%
19.69
|
9.85%
10.15
|
9.56%
10.46
|
6.18%
16.18
|
3.0%
33.36
|
1.16%
85.97
|
| 2 |
3.33%
30.06
|
6.45%
15.49
|
6.26%
15.97
|
4.05%
24.7
|
1.96%
50.93
|
0.76%
131.25
|
| 3 |
1.45%
68.83
|
2.82%
35.48
|
2.73%
36.58
|
1.77%
56.56
|
0.86%
116.63
|
0.33%
300.57
|
| 4 |
0.48%
210.17
|
0.92%
108.34
|
0.9%
111.68
|
0.58%
172.71
|
0.28%
356.13
|
0.11%
917.43
|
| 5 |
0.12%
801.92
|
0.24%
413.56
|
0.23%
426.26
|
0.15%
659.2
|
0.07%
1358.7
|
0.03%
3508.77
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.68%
·
公平：
59.63
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.63% | 14.37% |
| 1.5 | 57.75% | 42.25% |
| 2.5 | 30.71% | 69.29% |
| 3.5 | 13.22% | 86.78% |
| 4.5 | 4.74% | 95.26% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.88% | 25.79 |
| 1 | 12.60% | 7.94 |
| 2 | 20.48% | 4.88 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 18.02% | 5.55 |
| 5+ | 22.83% | 4.38 |
|
大球 2.5 63.04%
小球 2.5 36.96%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.97%
平局
23.50%
客隊 勝利
51.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.04%
小球 2.5
36.96%
雙方進球
是
62.52%
否
37.48%
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 | 3.66% 27.34 | 7.21% 13.87 | 89.13% 1.12 |
| -1.5 | 10.87% 9.2 | — | 89.13% 1.12 |
| -1.0 | 10.87% 9.2 | 14.93% 6.7 | 74.21% 1.35 |
| -0.5 | 25.79% 3.88 | — | 74.21% 1.35 |
| 0 (PK) | 25.79% 3.88 | 22.07% 4.53 | 52.13% 1.92 |
| +0.5 | 47.87% 2.09 | — | 52.13% 1.92 |
| +1.0 | 47.87% 2.09 | 22.11% 4.52 | 30.03% 3.33 |
| +1.5 | 69.97% 1.43 | — | 30.03% 3.33 |
| +2.0 | 69.97% 1.43 | 15.81% 6.32 | 14.22% 7.03 |
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。
