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
28.89%
公平賠率
3.46
平局
23.07%
公平賠率
4.33
客隊 勝利
48.04%
公平賠率
2.08
最可能的比分
1 - 1
概率 9.01%
公平賠率 11.1
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 | 3.46 | — | |
| 平局 | 4.33 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.08 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.01% | 11.1 |
| 2 | 1-2 | 8.97% | 11.15 |
| 3 | 2-1 | 6.89% | 14.5 |
| 4 | 2-2 | 6.86% | 14.58 |
| 5 | 1-3 | 5.95% | 16.81 |
| 6 | 0-1 | 5.89% | 16.98 |
| 7 | 0-2 | 5.86% | 17.06 |
| 8 | 2-3 | 4.55% | 21.98 |
| 9 | 1-0 | 4.53% | 22.08 |
| 10 | 0-3 | 3.89% | 25.72 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.96%
33.78
|
5.89%
16.98
|
5.86%
17.06
|
3.89%
25.72
|
1.93%
51.7
|
0.77%
129.9
|
| 1 |
4.53%
22.08
|
9.01%
11.1
|
8.97%
11.15
|
5.95%
16.81
|
2.96%
33.79
|
1.18%
84.9
|
| 2 |
3.46%
28.86
|
6.89%
14.5
|
6.86%
14.58
|
4.55%
21.98
|
2.26%
44.17
|
0.9%
110.99
|
| 3 |
1.77%
56.6
|
3.52%
28.44
|
3.5%
28.58
|
2.32%
43.09
|
1.15%
86.62
|
0.46%
217.63
|
| 4 |
0.68%
147.97
|
1.34%
74.35
|
1.34%
74.73
|
0.89%
112.65
|
0.44%
226.45
|
0.18%
568.83
|
| 5 |
0.21%
483.56
|
0.41%
243.01
|
0.41%
244.2
|
0.27%
368.19
|
0.14%
740.19
|
0.05%
1858.74
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.1%
·
公平：
47.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.33% | 13.67% |
| 1.5 | 59.13% | 40.87% |
| 2.5 | 32.06% | 67.94% |
| 3.5 | 14.11% | 85.89% |
| 4.5 | 5.17% | 94.82% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.96% | 33.78 |
| 1 | 10.42% | 9.60 |
| 2 | 18.34% | 5.45 |
| 3 | 21.52% | 4.65 |
| 4 | 18.93% | 5.28 |
| 5+ | 27.83% | 3.59 |
|
大球 2.5 68.28%
小球 2.5 31.72%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.89%
平局
23.07%
客隊 勝利
48.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.28%
小球 2.5
31.72%
雙方進球
是
67.64%
否
32.36%
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 | 5.25% 19.06 | 8.63% 11.59 | 86.13% 1.16 |
| -1.5 | 13.87% 7.21 | — | 86.13% 1.16 |
| -1.0 | 13.87% 7.21 | 15.96% 6.27 | 70.17% 1.43 |
| -0.5 | 29.83% 3.35 | — | 70.17% 1.43 |
| 0 (PK) | 29.83% 3.35 | 21.65% 4.62 | 48.51% 2.06 |
| +0.5 | 51.49% 1.94 | — | 48.51% 2.06 |
| +1.0 | 51.49% 1.94 | 20.76% 4.82 | 27.76% 3.6 |
| +1.5 | 72.24% 1.38 | — | 27.76% 3.6 |
| +2.0 | 72.24% 1.38 | 14.6% 6.85 | 13.16% 7.6 |
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。
