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
31.6%
公平賠率
3.16
平局
22.42%
公平賠率
4.46
客隊 勝利
45.98%
公平賠率
2.17
最可能的比分
1 - 2
概率 8.33%
公平賠率 12.01
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 | 3.16 | — | |
| 平局 | 4.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.33% | 12.01 |
| 2 | 1-1 | 8.04% | 12.43 |
| 3 | 2-2 | 7.16% | 13.96 |
| 4 | 2-1 | 6.92% | 14.45 |
| 5 | 1-3 | 5.75% | 17.41 |
| 6 | 2-3 | 4.94% | 20.24 |
| 7 | 0-2 | 4.84% | 20.66 |
| 8 | 0-1 | 4.68% | 21.38 |
| 9 | 3-2 | 4.11% | 24.36 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.21 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.68%
21.38
|
4.84%
20.66
|
3.34%
29.94
|
1.73%
57.85
|
0.72%
139.74
|
| 1 |
3.89%
25.73
|
8.04%
12.43
|
8.33%
12.01
|
5.75%
17.41
|
2.97%
33.63
|
1.23%
81.24
|
| 2 |
3.34%
29.92
|
6.92%
14.45
|
7.16%
13.96
|
4.94%
20.24
|
2.56%
39.11
|
1.06%
94.46
|
| 3 |
1.92%
52.18
|
3.97%
25.21
|
4.11%
24.36
|
2.83%
35.3
|
1.47%
68.21
|
0.61%
164.77
|
| 4 |
0.82%
121.36
|
1.71%
58.63
|
1.77%
56.64
|
1.22%
82.1
|
0.63%
158.63
|
0.26%
383.14
|
| 5 |
0.28%
352.73
|
0.59%
170.42
|
0.61%
164.66
|
0.42%
238.66
|
0.22%
461.04
|
0.09%
1113.59
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.75%
·
公平：
36.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.38% | 12.62% |
| 1.5 | 61.26% | 38.74% |
| 2.5 | 34.23% | 65.77% |
| 3.5 | 15.57% | 84.43% |
| 4.5 | 5.92% | 94.08% |
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
31.60%
平局
22.42%
客隊 勝利
45.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.95%
小球 2.5
27.05%
雙方進球
是
71.73%
否
28.27%
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 | 6.66% 15.02 | 9.56% 10.46 | 83.78% 1.19 |
| -1.5 | 16.22% 6.17 | — | 83.78% 1.19 |
| -1.0 | 16.22% 6.17 | 16.37% 6.11 | 67.41% 1.48 |
| -0.5 | 32.59% 3.07 | — | 67.41% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.59% 3.07 | 21.03% 4.76 | 46.38% 2.16 |
| +0.5 | 53.62% 1.86 | — | 46.38% 2.16 |
| +1.0 | 53.62% 1.86 | 19.71% 5.07 | 26.67% 3.75 |
| +1.5 | 73.33% 1.36 | — | 26.67% 3.75 |
| +2.0 | 73.33% 1.36 | 13.85% 7.22 | 12.82% 7.8 |
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。
