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
21.38%
公平賠率
4.68
平局
19.9%
公平賠率
5.02
客隊 勝利
58.72%
公平賠率
1.7
最可能的比分
1 - 2
概率 8.63%
公平賠率 11.59
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 | 4.68 | — | |
| 平局 | 5.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.7 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.63% | 11.59 |
| 2 | 1-3 | 7.16% | 13.96 |
| 3 | 1-1 | 6.93% | 14.42 |
| 4 | 2-2 | 6.43% | 15.55 |
| 5 | 0-2 | 5.79% | 17.26 |
| 6 | 2-3 | 5.34% | 18.74 |
| 7 | 2-1 | 5.17% | 19.36 |
| 8 | 0-3 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 0-1 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 1-4 | 4.46% | 22.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.87%
53.51
|
4.65%
21.49
|
5.79%
17.26
|
4.81%
20.8
|
2.99%
33.41
|
1.49%
67.09
|
| 1 |
2.78%
35.92
|
6.93%
14.42
|
8.63%
11.59
|
7.16%
13.96
|
4.46%
22.42
|
2.22%
45.03
|
| 2 |
2.07%
48.21
|
5.17%
19.36
|
6.43%
15.55
|
5.34%
18.74
|
3.32%
30.1
|
1.65%
60.44
|
| 3 |
1.03%
97.07
|
2.57%
38.98
|
3.19%
31.31
|
2.65%
37.72
|
1.65%
60.6
|
0.82%
121.68
|
| 4 |
0.38%
260.55
|
0.96%
104.65
|
1.19%
84.05
|
0.99%
101.28
|
0.61%
162.68
|
0.31%
326.69
|
| 5 |
0.11%
874.13
|
0.28%
351.12
|
0.35%
282.09
|
0.29%
339.79
|
0.18%
545.85
|
0.09%
1096.49
|
其他比分（任一方進6球以上）
4.54%
·
公平：
22.01
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.7% | 8.29% |
| 1.5 | 71.06% | 28.94% |
| 2.5 | 45.36% | 54.64% |
| 3.5 | 24.02% | 75.97% |
| 4.5 | 10.74% | 89.25% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 1.87% | 53.51 |
| 1 | 7.44% | 13.45 |
| 2 | 14.80% | 6.76 |
| 3 | 19.64% | 5.09 |
| 4 | 19.54% | 5.12 |
| 5+ | 36.72% | 2.72 |
|
大球 2.5 75.89%
小球 2.5 24.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.38%
平局
19.90%
客隊 勝利
58.72%
大 / 小 2.5
大球 2.5
75.89%
小球 2.5
24.1%
雙方進球
是
71.04%
否
28.96%
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 | 3.46% 28.87 | 6.17% 16.2 | 90.36% 1.11 |
| -1.5 | 9.64% 10.38 | — | 90.36% 1.11 |
| -1.0 | 9.64% 10.38 | 12.34% 8.11 | 78.02% 1.28 |
| -0.5 | 21.98% 4.55 | — | 78.02% 1.28 |
| 0 (PK) | 21.98% 4.55 | 18.6% 5.38 | 59.42% 1.68 |
| +0.5 | 40.57% 2.46 | — | 59.42% 1.68 |
| +1.0 | 40.57% 2.46 | 20.62% 4.85 | 38.8% 2.58 |
| +1.5 | 61.19% 1.63 | — | 38.8% 2.58 |
| +2.0 | 61.19% 1.63 | 17.24% 5.8 | 21.56% 4.64 |
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。
