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
37.61%
公平賠率
2.66
平局
22.26%
公平賠率
4.49
客隊 勝利
40.13%
公平賠率
2.49
最可能的比分
1 - 1
概率 7.55%
公平賠率 13.25
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 | 2.66 | — | |
| 平局 | 4.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 7.55% | 13.25 |
| 2 | 1-2 | 7.51% | 13.32 |
| 3 | 2-1 | 7.36% | 13.59 |
| 4 | 2-2 | 7.32% | 13.66 |
| 5 | 1-3 | 4.98% | 20.08 |
| 6 | 2-3 | 4.86% | 20.59 |
| 7 | 3-1 | 4.78% | 20.91 |
| 8 | 3-2 | 4.76% | 21.01 |
| 9 | 0-1 | 3.87% | 25.84 |
| 10 | 0-2 | 3.85% | 25.97 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.87%
25.84
|
3.85%
25.97
|
2.55%
39.15
|
1.27%
78.69
|
0.51%
197.71
|
| 1 |
3.79%
26.37
|
7.55%
13.25
|
7.51%
13.32
|
4.98%
20.08
|
2.48%
40.35
|
0.99%
101.39
|
| 2 |
3.7%
27.04
|
7.36%
13.59
|
7.32%
13.66
|
4.86%
20.59
|
2.42%
41.39
|
0.96%
103.99
|
| 3 |
2.4%
41.61
|
4.78%
20.91
|
4.76%
21.01
|
3.16%
31.68
|
1.57%
63.67
|
0.63%
159.97
|
| 4 |
1.17%
85.35
|
2.33%
42.89
|
2.32%
43.1
|
1.54%
64.98
|
0.77%
130.62
|
0.3%
328.19
|
| 5 |
0.46%
218.82
|
0.91%
109.97
|
0.9%
110.52
|
0.6%
166.61
|
0.3%
334.9
|
0.12%
841.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.08%
·
公平：
32.49
單隊總進球數
主隊
| 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% |
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 | 1.94% | 51.42 |
| 1 | 7.66% | 13.05 |
| 2 | 15.10% | 6.62 |
| 3 | 19.83% | 5.04 |
| 4 | 19.53% | 5.12 |
| 5+ | 35.94% | 2.78 |
|
大球 2.5 75.3%
小球 2.5 24.7%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.61%
平局
22.26%
客隊 勝利
40.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.3%
小球 2.5
24.7%
雙方進球
是
74.05%
否
25.95%
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 | 9.49% 10.54 | 11.51% 8.69 | 79.0% 1.27 |
| -1.5 | 21.0% 4.76 | — | 79.0% 1.27 |
| -1.0 | 21.0% 4.76 | 17.79% 5.62 | 61.21% 1.63 |
| -0.5 | 38.79% 2.58 | — | 61.21% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.79% 2.58 | 20.87% 4.79 | 40.34% 2.48 |
| +0.5 | 59.66% 1.68 | — | 40.34% 2.48 |
| +1.0 | 59.66% 1.68 | 18.15% 5.51 | 22.19% 4.51 |
| +1.5 | 77.81% 1.29 | — | 22.19% 4.51 |
| +2.0 | 77.81% 1.29 | 11.99% 8.34 | 10.2% 9.8 |
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。
