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
24.95%
公平賠率
4.01
平局
19.79%
公平賠率
5.05
客隊 勝利
55.26%
公平賠率
1.81
最可能的比分
1 - 2
概率 7.67%
公平賠率 13.04
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 | 4.01 | — | |
| 平局 | 5.05 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.81 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 7.67% | 13.04 |
| 2 | 2-2 | 6.71% | 14.9 |
| 3 | 1-3 | 6.6% | 15.16 |
| 4 | 1-1 | 5.95% | 16.82 |
| 5 | 2-3 | 5.77% | 17.33 |
| 6 | 2-1 | 5.2% | 19.22 |
| 7 | 0-2 | 4.38% | 22.82 |
| 8 | 1-4 | 4.25% | 23.5 |
| 9 | 3-2 | 3.91% | 25.54 |
| 10 | 0-3 | 3.77% | 26.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.32%
75.94
|
3.4%
29.43
|
4.38%
22.82
|
3.77%
26.53
|
2.43%
41.13
|
1.25%
79.71
|
| 1 |
2.3%
43.39
|
5.95%
16.82
|
7.67%
13.04
|
6.6%
15.16
|
4.25%
23.5
|
2.2%
45.55
|
| 2 |
2.02%
49.59
|
5.2%
19.22
|
6.71%
14.9
|
5.77%
17.33
|
3.72%
26.86
|
1.92%
52.06
|
| 3 |
1.18%
85.01
|
3.03%
32.95
|
3.91%
25.54
|
3.37%
29.7
|
2.17%
46.05
|
1.12%
89.25
|
| 4 |
0.51%
194.33
|
1.33%
75.32
|
1.71%
58.39
|
1.47%
67.89
|
0.95%
105.25
|
0.49%
204.0
|
| 5 |
0.18%
555.25
|
0.46%
215.19
|
0.6%
166.81
|
0.52%
193.99
|
0.33%
300.75
|
0.17%
582.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
5.62%
·
公平：
17.79
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 | 92.41% | 7.58% |
| 1.5 | 72.86% | 27.13% |
| 2.5 | 47.65% | 52.35% |
| 3.5 | 25.96% | 74.03% |
| 4.5 | 11.97% | 88.02% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 1.32% | 75.94 |
| 1 | 5.70% | 17.54 |
| 2 | 12.34% | 8.10 |
| 3 | 17.82% | 5.61 |
| 4 | 19.29% | 5.18 |
| 5+ | 43.53% | 2.30 |
|
大球 2.5 80.63%
小球 2.5 19.36%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
24.95%
平局
19.79%
客隊 勝利
55.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
80.63%
小球 2.5
19.36%
雙方進球
是
76.36%
否
23.64%
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 | 4.97% 20.11 | 7.39% 13.53 | 87.63% 1.14 |
| -1.5 | 12.36% 8.09 | — | 87.63% 1.14 |
| -1.0 | 12.36% 8.09 | 13.28% 7.53 | 74.35% 1.35 |
| -0.5 | 25.64% 3.9 | — | 74.35% 1.35 |
| 0 (PK) | 25.64% 3.9 | 18.48% 5.41 | 55.86% 1.79 |
| +0.5 | 44.13% 2.27 | — | 55.86% 1.79 |
| +1.0 | 44.13% 2.27 | 19.58% 5.11 | 36.28% 2.76 |
| +1.5 | 63.71% 1.57 | — | 36.28% 2.76 |
| +2.0 | 63.71% 1.57 | 16.06% 6.23 | 20.22% 4.95 |
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。
