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
24.26%
公平賠率
4.12
平局
23.35%
公平賠率
4.28
客隊 勝利
52.39%
公平賠率
1.91
最可能的比分
1 - 1
概率 9.8%
公平賠率 10.2
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 | 4.12 | — | |
| 平局 | 4.28 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.8% | 10.2 |
| 2 | 1-2 | 9.61% | 10.41 |
| 3 | 0-1 | 7.6% | 13.16 |
| 4 | 0-2 | 7.45% | 13.43 |
| 5 | 2-1 | 6.32% | 15.81 |
| 6 | 1-3 | 6.28% | 15.93 |
| 7 | 2-2 | 6.2% | 16.14 |
| 8 | 1-0 | 5.0% | 19.99 |
| 9 | 0-3 | 4.87% | 20.55 |
| 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
|
7.6%
13.16
|
7.45%
13.43
|
4.87%
20.55
|
2.38%
41.94
|
0.93%
107.0
|
| 1 |
5.0%
19.99
|
9.8%
10.2
|
9.61%
10.41
|
6.28%
15.93
|
3.08%
32.51
|
1.21%
82.94
|
| 2 |
3.23%
31.0
|
6.32%
15.81
|
6.2%
16.14
|
4.05%
24.7
|
1.98%
50.41
|
0.78%
128.58
|
| 3 |
1.39%
72.08
|
2.72%
36.78
|
2.66%
37.53
|
1.74%
57.44
|
0.85%
117.22
|
0.33%
299.04
|
| 4 |
0.45%
223.51
|
0.88%
114.04
|
0.86%
116.36
|
0.56%
178.13
|
0.28%
363.5
|
0.11%
927.64
|
| 5 |
0.12%
866.55
|
0.23%
442.09
|
0.22%
451.06
|
0.14%
690.13
|
0.07%
1408.45
|
0.03%
3597.12
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.73%
·
公平：
57.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
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
24.26%
平局
23.35%
客隊 勝利
52.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
63.04%
小球 2.5
36.96%
雙方進球
是
62.26%
否
37.74%
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 | 3.46% 28.87 | 6.97% 14.36 | 89.57% 1.12 |
| -1.5 | 10.43% 9.59 | — | 89.57% 1.12 |
| -1.0 | 10.43% 9.59 | 14.63% 6.84 | 74.94% 1.33 |
| -0.5 | 25.06% 3.99 | — | 74.94% 1.33 |
| 0 (PK) | 25.06% 3.99 | 21.92% 4.56 | 53.02% 1.89 |
| +0.5 | 46.98% 2.13 | — | 53.02% 1.89 |
| +1.0 | 46.98% 2.13 | 22.23% 4.5 | 30.79% 3.25 |
| +1.5 | 69.21% 1.44 | — | 30.79% 3.25 |
| +2.0 | 69.21% 1.44 | 16.08% 6.22 | 14.71% 6.8 |
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。
