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
24.26%
公平賠率
4.12
平局
21.57%
公平賠率
4.64
客隊 勝利
54.17%
公平賠率
1.85
最可能的比分
1 - 2
概率 9.04%
公平賠率 11.07
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 | 4.12 | — | |
| 平局 | 4.64 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.85 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 9.04% | 11.07 |
| 2 | 1-1 | 8.1% | 12.34 |
| 3 | 1-3 | 6.72% | 14.89 |
| 4 | 2-2 | 6.64% | 15.06 |
| 5 | 0-2 | 6.15% | 16.27 |
| 6 | 2-1 | 5.96% | 16.79 |
| 7 | 0-1 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 2-3 | 4.94% | 20.25 |
| 9 | 0-3 | 4.57% | 21.88 |
| 10 | 1-4 | 3.74% | 26.7 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.47%
40.45
|
5.51%
18.14
|
6.15%
16.27
|
4.57%
21.88
|
2.55%
39.25
|
1.14%
88.01
|
| 1 |
3.63%
27.51
|
8.1%
12.34
|
9.04%
11.07
|
6.72%
14.89
|
3.74%
26.7
|
1.67%
59.87
|
| 2 |
2.67%
37.43
|
5.96%
16.79
|
6.64%
15.06
|
4.94%
20.25
|
2.75%
36.33
|
1.23%
81.46
|
| 3 |
1.31%
76.4
|
2.92%
34.26
|
3.25%
30.73
|
2.42%
41.33
|
1.35%
74.15
|
0.6%
166.25
|
| 4 |
0.48%
207.9
|
1.07%
93.22
|
1.2%
83.61
|
0.89%
112.47
|
0.5%
201.73
|
0.22%
452.28
|
| 5 |
0.14%
707.21
|
0.32%
317.06
|
0.35%
284.41
|
0.26%
382.56
|
0.15%
686.34
|
0.07%
1538.46
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.03%
·
公平：
33.02
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.24% | 10.75% |
| 1.5 | 65.27% | 34.73% |
| 2.5 | 38.53% | 61.47% |
| 3.5 | 18.66% | 81.34% |
| 4.5 | 7.58% | 92.42% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.47% | 40.45 |
| 1 | 9.15% | 10.93 |
| 2 | 16.92% | 5.91 |
| 3 | 20.87% | 4.79 |
| 4 | 19.31% | 5.18 |
| 5+ | 31.28% | 3.20 |
|
大球 2.5 71.45%
小球 2.5 28.54%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.26%
平局
21.57%
客隊 勝利
54.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
71.45%
小球 2.5
28.54%
雙方進球
是
68.73%
否
31.27%
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 | 4.01% 24.94 | 7.09% 14.11 | 88.9% 1.12 |
| -1.5 | 11.1% 9.01 | — | 88.9% 1.12 |
| -1.0 | 11.1% 9.01 | 13.9% 7.2 | 75.0% 1.33 |
| -0.5 | 24.99% 4.0 | — | 75.0% 1.33 |
| 0 (PK) | 24.99% 4.0 | 20.21% 4.95 | 54.8% 1.82 |
| +0.5 | 45.2% 2.21 | — | 54.8% 1.82 |
| +1.0 | 45.2% 2.21 | 21.08% 4.74 | 33.71% 2.97 |
| +1.5 | 66.28% 1.51 | — | 33.71% 2.97 |
| +2.0 | 66.28% 1.51 | 16.31% 6.13 | 17.41% 5.75 |
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。
