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
36.49%
公平賠率
2.74
平局
22.24%
公平賠率
4.5
客隊 勝利
41.27%
公平賠率
2.42
最可能的比分
1 - 2
概率 7.62%
公平賠率 13.13
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 | 2.74 | — | |
| 平局 | 4.5 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 7.62% | 13.13 |
| 2 | 1-1 | 7.54% | 13.26 |
| 3 | 2-2 | 7.31% | 13.67 |
| 4 | 2-1 | 7.24% | 13.81 |
| 5 | 1-3 | 5.13% | 19.49 |
| 6 | 2-3 | 4.92% | 20.31 |
| 7 | 3-2 | 4.68% | 21.36 |
| 8 | 3-1 | 4.63% | 21.58 |
| 9 | 0-2 | 3.97% | 25.2 |
| 10 | 0-1 | 3.93% | 25.45 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.93%
25.45
|
3.97%
25.2
|
2.67%
37.43
|
1.35%
74.12
|
0.55%
183.45
|
| 1 |
3.73%
26.78
|
7.54%
13.26
|
7.62%
13.13
|
5.13%
19.49
|
2.59%
38.6
|
1.05%
95.55
|
| 2 |
3.58%
27.9
|
7.24%
13.81
|
7.31%
13.67
|
4.92%
20.31
|
2.49%
40.21
|
1.0%
99.53
|
| 3 |
2.29%
43.59
|
4.63%
21.58
|
4.68%
21.36
|
3.15%
31.73
|
1.59%
62.83
|
0.64%
155.52
|
| 4 |
1.1%
90.81
|
2.22%
44.95
|
2.25%
44.51
|
1.51%
66.1
|
0.76%
130.89
|
0.31%
324.04
|
| 5 |
0.42%
236.46
|
0.85%
117.07
|
0.86%
115.92
|
0.58%
172.15
|
0.29%
340.83
|
0.12%
843.88
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.09%
·
公平：
32.37
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.73% | 13.27% |
| 1.5 | 59.94% | 40.06% |
| 2.5 | 32.87% | 67.13% |
| 3.5 | 14.65% | 85.35% |
| 4.5 | 5.45% | 94.55% |
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
36.49%
平局
22.24%
客隊 勝利
41.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.3%
小球 2.5
24.7%
雙方進球
是
74.02%
否
25.98%
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 | 8.98% 11.14 | 11.15% 8.97 | 79.87% 1.25 |
| -1.5 | 20.13% 4.97 | — | 79.87% 1.25 |
| -1.0 | 20.13% 4.97 | 17.5% 5.71 | 62.37% 1.6 |
| -0.5 | 37.63% 2.66 | — | 62.37% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.63% 2.66 | 20.85% 4.8 | 41.52% 2.41 |
| +0.5 | 58.48% 1.71 | — | 41.52% 2.41 |
| +1.0 | 58.48% 1.71 | 18.42% 5.43 | 23.1% 4.33 |
| +1.5 | 76.9% 1.3 | — | 23.1% 4.33 |
| +2.0 | 76.9% 1.3 | 12.34% 8.1 | 10.76% 9.3 |
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。
