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
30.81%
公平賠率
3.25
平局
21.95%
公平賠率
4.55
客隊 勝利
47.23%
公平賠率
2.12
最可能的比分
1 - 2
概率 8.18%
公平賠率 12.22
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 | 3.25 | — | |
| 平局 | 4.55 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.18% | 12.22 |
| 2 | 1-1 | 7.58% | 13.2 |
| 3 | 2-2 | 7.16% | 13.97 |
| 4 | 2-1 | 6.63% | 15.09 |
| 5 | 1-3 | 5.89% | 16.98 |
| 6 | 2-3 | 5.15% | 19.4 |
| 7 | 0-2 | 4.68% | 21.39 |
| 8 | 0-1 | 4.33% | 23.1 |
| 9 | 3-2 | 4.18% | 23.95 |
| 10 | 3-1 | 3.87% | 25.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.0%
49.9
|
4.33%
23.1
|
4.68%
21.39
|
3.37%
29.71
|
1.82%
55.01
|
0.79%
127.36
|
| 1 |
3.51%
28.51
|
7.58%
13.2
|
8.18%
12.22
|
5.89%
16.98
|
3.18%
31.44
|
1.37%
72.77
|
| 2 |
3.07%
32.59
|
6.63%
15.09
|
7.16%
13.97
|
5.15%
19.4
|
2.78%
35.93
|
1.2%
83.17
|
| 3 |
1.79%
55.86
|
3.87%
25.86
|
4.18%
23.95
|
3.01%
33.26
|
1.62%
61.59
|
0.7%
142.57
|
| 4 |
0.78%
127.68
|
1.69%
59.11
|
1.83%
54.73
|
1.32%
76.02
|
0.71%
140.79
|
0.31%
325.84
|
| 5 |
0.27%
364.83
|
0.59%
168.89
|
0.64%
156.4
|
0.46%
217.2
|
0.25%
402.25
|
0.11%
931.1
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.2%
·
公平：
31.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.47% | 11.53% |
| 1.5 | 63.56% | 36.44% |
| 2.5 | 36.65% | 63.35% |
| 3.5 | 17.28% | 82.72% |
| 4.5 | 6.82% | 93.18% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.00% | 49.90 |
| 1 | 7.84% | 12.76 |
| 2 | 15.32% | 6.53 |
| 3 | 19.97% | 5.01 |
| 4 | 19.52% | 5.12 |
| 5+ | 35.36% | 2.83 |
|
大球 2.5 74.84%
小球 2.5 25.16%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.81%
平局
21.95%
客隊 勝利
47.23%
大 / 小 2.5
大球 2.5
74.84%
小球 2.5
25.16%
雙方進球
是
73.09%
否
26.91%
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 | 6.55% 15.26 | 9.3% 10.75 | 84.14% 1.19 |
| -1.5 | 15.85% 6.31 | — | 84.14% 1.19 |
| -1.0 | 15.85% 6.31 | 15.91% 6.29 | 68.23% 1.47 |
| -0.5 | 31.76% 3.15 | — | 68.23% 1.47 |
| 0 (PK) | 31.76% 3.15 | 20.57% 4.86 | 47.66% 2.1 |
| +0.5 | 52.34% 1.91 | — | 47.66% 2.1 |
| +1.0 | 52.34% 1.91 | 19.64% 5.09 | 28.02% 3.57 |
| +1.5 | 71.98% 1.39 | — | 28.02% 3.57 |
| +2.0 | 71.98% 1.39 | 14.17% 7.06 | 13.85% 7.22 |
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。
