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
27.45%
公平賠率
3.64
平局
23.32%
公平賠率
4.29
客隊 勝利
49.23%
公平賠率
2.03
最可能的比分
1 - 1
概率 9.42%
公平賠率 10.62
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 | 3.64 | — | |
| 平局 | 4.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.42% | 10.62 |
| 2 | 1-2 | 9.23% | 10.83 |
| 3 | 2-1 | 6.78% | 14.75 |
| 4 | 2-2 | 6.65% | 15.05 |
| 5 | 0-1 | 6.54% | 15.29 |
| 6 | 0-2 | 6.41% | 15.6 |
| 7 | 1-3 | 6.03% | 16.58 |
| 8 | 1-0 | 4.81% | 20.81 |
| 9 | 2-3 | 4.34% | 23.03 |
| 10 | 0-3 | 4.19% | 23.88 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.34%
29.96
|
6.54%
15.29
|
6.41%
15.6
|
4.19%
23.88
|
2.05%
48.73
|
0.8%
124.3
|
| 1 |
4.81%
20.81
|
9.42%
10.62
|
9.23%
10.83
|
6.03%
16.58
|
2.96%
33.84
|
1.16%
86.33
|
| 2 |
3.46%
28.9
|
6.78%
14.75
|
6.65%
15.05
|
4.34%
23.03
|
2.13%
47.0
|
0.83%
119.89
|
| 3 |
1.66%
60.21
|
3.26%
30.72
|
3.19%
31.35
|
2.08%
47.98
|
1.02%
97.91
|
0.4%
249.81
|
| 4 |
0.6%
167.25
|
1.17%
85.33
|
1.15%
87.07
|
0.75%
133.28
|
0.37%
271.96
|
0.14%
693.96
|
| 5 |
0.17%
580.72
|
0.34%
296.3
|
0.33%
302.3
|
0.22%
462.75
|
0.11%
944.29
|
0.04%
2409.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.88%
·
公平：
53.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
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 | 3.34% | 29.96 |
| 1 | 11.35% | 8.81 |
| 2 | 19.29% | 5.18 |
| 3 | 21.86% | 4.57 |
| 4 | 18.58% | 5.38 |
| 5+ | 25.58% | 3.91 |
|
大球 2.5 66.03%
小球 2.5 33.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.45%
平局
23.32%
客隊 勝利
49.23%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.03%
小球 2.5
33.97%
雙方進球
是
65.56%
否
34.44%
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 | 4.59% 21.76 | 8.11% 12.33 | 87.3% 1.15 |
| -1.5 | 12.7% 7.87 | — | 87.3% 1.15 |
| -1.0 | 12.7% 7.87 | 15.64% 6.39 | 71.65% 1.4 |
| -0.5 | 28.35% 3.53 | — | 71.65% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.35% 3.53 | 21.9% 4.57 | 49.75% 2.01 |
| +0.5 | 50.25% 1.99 | — | 49.75% 2.01 |
| +1.0 | 50.25% 1.99 | 21.29% 4.7 | 28.46% 3.51 |
| +1.5 | 71.54% 1.4 | — | 28.46% 3.51 |
| +2.0 | 71.54% 1.4 | 15.02% 6.66 | 13.44% 7.44 |
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。
