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
36.41%
公平賠率
2.75
平局
22.71%
公平賠率
4.4
客隊 勝利
40.89%
公平賠率
2.45
最可能的比分
1 - 1
概率 8.11%
公平賠率 12.33
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 | 2.75 | — | |
| 平局 | 4.4 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.11% | 12.33 |
| 2 | 1-2 | 7.87% | 12.71 |
| 3 | 2-1 | 7.5% | 13.33 |
| 4 | 2-2 | 7.28% | 13.74 |
| 5 | 1-3 | 5.09% | 19.66 |
| 6 | 2-3 | 4.71% | 21.25 |
| 7 | 3-1 | 4.63% | 21.62 |
| 8 | 3-2 | 4.49% | 22.29 |
| 9 | 0-1 | 4.38% | 22.81 |
| 10 | 0-2 | 4.25% | 23.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.38%
22.81
|
4.25%
23.52
|
2.75%
36.37
|
1.33%
74.99
|
0.52%
193.27
|
| 1 |
4.18%
23.92
|
8.11%
12.33
|
7.87%
12.71
|
5.09%
19.66
|
2.47%
40.53
|
0.96%
104.46
|
| 2 |
3.87%
25.86
|
7.5%
13.33
|
7.28%
13.74
|
4.71%
21.25
|
2.28%
43.82
|
0.89%
112.93
|
| 3 |
2.38%
41.94
|
4.63%
21.62
|
4.49%
22.29
|
2.9%
34.46
|
1.41%
71.06
|
0.55%
183.15
|
| 4 |
1.1%
90.68
|
2.14%
46.74
|
2.08%
48.19
|
1.34%
74.52
|
0.65%
153.63
|
0.25%
396.04
|
| 5 |
0.41%
245.1
|
0.79%
126.33
|
0.77%
130.23
|
0.5%
201.41
|
0.24%
415.28
|
0.09%
1070.66
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.61%
·
公平：
38.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
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 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
大球 2.5 72.95%
小球 2.5 27.05%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.41%
平局
22.71%
客隊 勝利
40.89%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.95%
小球 2.5
27.05%
雙方進球
是
72.16%
否
27.84%
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 | 8.64% 11.57 | 11.15% 8.97 | 80.21% 1.25 |
| -1.5 | 19.79% 5.05 | — | 80.21% 1.25 |
| -1.0 | 19.79% 5.05 | 17.78% 5.62 | 62.43% 1.6 |
| -0.5 | 37.57% 2.66 | — | 62.43% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.57% 2.66 | 21.3% 4.69 | 41.13% 2.43 |
| +0.5 | 58.87% 1.7 | — | 41.13% 2.43 |
| +1.0 | 58.87% 1.7 | 18.65% 5.36 | 22.48% 4.45 |
| +1.5 | 77.52% 1.29 | — | 22.48% 4.45 |
| +2.0 | 77.52% 1.29 | 12.26% 8.16 | 10.22% 9.78 |
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。
