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
26.32%
公平賠率
3.8
平局
23.42%
公平賠率
4.27
客隊 勝利
50.26%
公平賠率
1.99
最可能的比分
1 - 1
概率 9.63%
公平賠率 10.38
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 | 3.8 | — | |
| 平局 | 4.27 | — | |
| 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 | 9.63% | 10.38 |
| 2 | 1-2 | 9.39% | 10.65 |
| 3 | 0-1 | 6.98% | 14.33 |
| 4 | 0-2 | 6.81% | 14.69 |
| 5 | 2-1 | 6.65% | 15.05 |
| 6 | 2-2 | 6.48% | 15.43 |
| 7 | 1-3 | 6.1% | 16.38 |
| 8 | 1-0 | 4.94% | 20.24 |
| 9 | 0-3 | 4.42% | 22.61 |
| 10 | 2-3 | 4.21% | 23.74 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.58%
27.94
|
6.98%
14.33
|
6.81%
14.69
|
4.42%
22.61
|
2.16%
46.37
|
0.84%
118.91
|
| 1 |
4.94%
20.24
|
9.63%
10.38
|
9.39%
10.65
|
6.1%
16.38
|
2.98%
33.6
|
1.16%
86.16
|
| 2 |
3.41%
29.34
|
6.65%
15.05
|
6.48%
15.43
|
4.21%
23.74
|
2.05%
48.7
|
0.8%
124.88
|
| 3 |
1.57%
63.78
|
3.06%
32.71
|
2.98%
33.55
|
1.94%
51.61
|
0.94%
105.88
|
0.37%
271.44
|
| 4 |
0.54%
184.88
|
1.05%
94.81
|
1.03%
97.24
|
0.67%
149.61
|
0.33%
306.84
|
0.13%
786.78
|
| 5 |
0.15%
669.79
|
0.29%
343.52
|
0.28%
352.36
|
0.18%
542.01
|
0.09%
1112.35
|
0.04%
2849.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.78%
·
公平：
56.3
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.77% | 14.23% |
| 1.5 | 58.03% | 41.97% |
| 2.5 | 30.98% | 69.02% |
| 3.5 | 13.4% | 86.6% |
| 4.5 | 4.82% | 95.17% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.58% | 27.94 |
| 1 | 11.92% | 8.39 |
| 2 | 19.85% | 5.04 |
| 3 | 22.03% | 4.54 |
| 4 | 18.34% | 5.45 |
| 5+ | 24.29% | 4.12 |
|
大球 2.5 64.66%
小球 2.5 35.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.32%
平局
23.42%
客隊 勝利
50.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.66%
小球 2.5
35.34%
雙方進球
是
64.19%
否
35.81%
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 | 4.15% 24.09 | 7.7% 12.99 | 88.15% 1.13 |
| -1.5 | 11.85% 8.44 | — | 88.15% 1.13 |
| -1.0 | 11.85% 8.44 | 15.33% 6.52 | 72.81% 1.37 |
| -0.5 | 27.19% 3.68 | — | 72.81% 1.37 |
| 0 (PK) | 27.19% 3.68 | 21.99% 4.55 | 50.82% 1.97 |
| +0.5 | 49.18% 2.03 | — | 50.82% 1.97 |
| +1.0 | 49.18% 2.03 | 21.67% 4.62 | 29.16% 3.43 |
| +1.5 | 70.84% 1.41 | — | 29.16% 3.43 |
| +2.0 | 70.84% 1.41 | 15.38% 6.5 | 13.78% 7.26 |
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。
