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
22.18%
公平賠率
4.51
平局
21.38%
公平賠率
4.68
客隊 勝利
56.44%
公平賠率
1.77
最可能的比分
1 - 2
概率 9.3%
公平賠率 10.75
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 | 4.51 | — | |
| 平局 | 4.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 9.3% | 10.75 |
| 2 | 1-1 | 8.3% | 12.05 |
| 3 | 1-3 | 6.94% | 14.4 |
| 4 | 0-2 | 6.79% | 14.73 |
| 5 | 2-2 | 6.37% | 15.7 |
| 6 | 0-1 | 6.06% | 16.5 |
| 7 | 2-1 | 5.69% | 17.58 |
| 8 | 0-3 | 5.07% | 19.73 |
| 9 | 2-3 | 4.76% | 21.03 |
| 10 | 1-4 | 3.89% | 25.72 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.71%
36.97
|
6.06%
16.5
|
6.79%
14.73
|
5.07%
19.73
|
2.84%
35.24
|
1.27%
78.65
|
| 1 |
3.71%
26.98
|
8.3%
12.05
|
9.3%
10.75
|
6.94%
14.4
|
3.89%
25.72
|
1.74%
57.41
|
| 2 |
2.54%
39.39
|
5.69%
17.58
|
6.37%
15.7
|
4.76%
21.03
|
2.66%
37.55
|
1.19%
83.82
|
| 3 |
1.16%
86.25
|
2.6%
38.51
|
2.91%
34.38
|
2.17%
46.04
|
1.22%
82.22
|
0.54%
183.55
|
| 4 |
0.4%
251.83
|
0.89%
112.42
|
1.0%
100.38
|
0.74%
134.44
|
0.42%
240.1
|
0.19%
535.91
|
| 5 |
0.11%
919.12
|
0.24%
410.34
|
0.27%
366.3
|
0.2%
490.68
|
0.11%
876.42
|
0.05%
1956.95
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.96%
·
公平：
33.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.35% | 10.65% |
| 1.5 | 65.51% | 34.49% |
| 2.5 | 38.8% | 61.2% |
| 3.5 | 18.85% | 81.14% |
| 4.5 | 7.69% | 92.31% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.71% | 36.97 |
| 1 | 9.77% | 10.24 |
| 2 | 17.63% | 5.67 |
| 3 | 21.21% | 4.71 |
| 4 | 19.14% | 5.22 |
| 5+ | 29.55% | 3.38 |
|
大球 2.5 69.9%
小球 2.5 30.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.18%
平局
21.38%
客隊 勝利
56.44%
大 / 小 2.5
大球 2.5
69.9%
小球 2.5
30.1%
雙方進球
是
66.65%
否
33.35%
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 | 3.31% 30.2 | 6.36% 15.71 | 90.32% 1.11 |
| -1.5 | 9.68% 10.34 | — | 90.32% 1.11 |
| -1.0 | 9.68% 10.34 | 13.17% 7.59 | 77.15% 1.3 |
| -0.5 | 22.85% 4.38 | — | 77.15% 1.3 |
| 0 (PK) | 22.85% 4.38 | 20.02% 5.0 | 57.13% 1.75 |
| +0.5 | 42.87% 2.33 | — | 57.13% 1.75 |
| +1.0 | 42.87% 2.33 | 21.54% 4.64 | 35.59% 2.81 |
| +1.5 | 64.4% 1.55 | — | 35.59% 2.81 |
| +2.0 | 64.4% 1.55 | 17.01% 5.88 | 18.58% 5.38 |
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。
