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
34.9%
公平賠率
2.87
平局
22.65%
公平賠率
4.41
客隊 勝利
42.44%
公平賠率
2.36
最可能的比分
1 - 1
概率 8.1%
公平賠率 12.35
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 | 2.87 | — | |
| 平局 | 4.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.36 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.1% | 12.35 |
| 2 | 1-2 | 8.02% | 12.47 |
| 3 | 2-1 | 7.33% | 13.65 |
| 4 | 2-2 | 7.26% | 13.78 |
| 5 | 1-3 | 5.29% | 18.9 |
| 6 | 2-3 | 4.79% | 20.88 |
| 7 | 0-1 | 4.47% | 22.35 |
| 8 | 0-2 | 4.43% | 22.58 |
| 9 | 3-1 | 4.42% | 22.62 |
| 10 | 3-2 | 4.38% | 22.84 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.47%
22.35
|
4.43%
22.58
|
2.92%
34.21
|
1.45%
69.11
|
0.57%
174.52
|
| 1 |
4.09%
24.45
|
8.1%
12.35
|
8.02%
12.47
|
5.29%
18.9
|
2.62%
38.18
|
1.04%
96.41
|
| 2 |
3.7%
27.02
|
7.33%
13.65
|
7.26%
13.78
|
4.79%
20.88
|
2.37%
42.19
|
0.94%
106.54
|
| 3 |
2.23%
44.78
|
4.42%
22.62
|
4.38%
22.84
|
2.89%
34.61
|
1.43%
69.93
|
0.57%
176.58
|
| 4 |
1.01%
98.96
|
2.0%
49.98
|
1.98%
50.48
|
1.31%
76.49
|
0.65%
154.54
|
0.26%
390.17
|
| 5 |
0.37%
273.37
|
0.72%
138.06
|
0.72%
139.47
|
0.47%
211.33
|
0.23%
426.8
|
0.09%
1077.59
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.63%
·
公平：
38.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
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
34.90%
平局
22.65%
客隊 勝利
42.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.95%
小球 2.5
27.05%
雙方進球
是
72.09%
否
27.91%
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 | 7.99% 12.51 | 10.66% 9.39 | 81.35% 1.23 |
| -1.5 | 18.65% 5.36 | — | 81.35% 1.23 |
| -1.0 | 18.65% 5.36 | 17.37% 5.76 | 63.98% 1.56 |
| -0.5 | 36.02% 2.78 | — | 63.98% 1.56 |
| 0 (PK) | 36.02% 2.78 | 21.25% 4.71 | 42.73% 2.34 |
| +0.5 | 57.27% 1.75 | — | 42.73% 2.34 |
| +1.0 | 57.27% 1.75 | 19.0% 5.26 | 23.73% 4.21 |
| +1.5 | 76.27% 1.31 | — | 23.73% 4.21 |
| +2.0 | 76.27% 1.31 | 12.75% 7.84 | 10.98% 9.11 |
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。
