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
55.03%
公平賠率
1.82
平局
31.09%
公平賠率
3.22
客隊 勝利
13.88%
公平賠率
7.2
最可能的比分
1 - 0
概率 21.59%
公平賠率 4.63
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 | 1.82 | — | |
| 平局 | 3.22 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.2 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 21.59% | 4.63 |
| 2 | 0-0 | 16.86% | 5.93 |
| 3 | 2-0 | 13.81% | 7.24 |
| 4 | 1-1 | 10.79% | 9.27 |
| 5 | 0-1 | 8.43% | 11.86 |
| 6 | 2-1 | 6.91% | 14.48 |
| 7 | 3-0 | 5.89% | 16.97 |
| 8 | 3-1 | 2.95% | 33.93 |
| 9 | 1-2 | 2.7% | 37.06 |
| 10 | 0-2 | 2.11% | 47.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.86%
5.93
|
8.43%
11.86
|
2.11%
47.44
|
0.35%
284.66
|
0.04%
2277.9
|
0.0%
22727.27
|
| 1 |
21.59%
4.63
|
10.79%
9.27
|
2.7%
37.06
|
0.45%
222.37
|
0.06%
1779.36
|
0.01%
17857.14
|
| 2 |
13.81%
7.24
|
6.91%
14.48
|
1.73%
57.91
|
0.29%
347.46
|
0.04%
2777.78
|
0.0%
27777.78
|
| 3 |
5.89%
16.97
|
2.95%
33.93
|
0.74%
135.72
|
0.12%
814.33
|
0.02%
6535.95
|
0.0%
66666.67
|
| 4 |
1.89%
53.02
|
0.94%
106.03
|
0.24%
424.09
|
0.04%
2544.53
|
0.0%
20408.16
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.48%
207.08
|
0.24%
414.25
|
0.06%
1655.63
|
0.01%
9900.99
|
0.0%
76923.08
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
480.54
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 39.35% | 60.65% |
| 1.5 | 9.02% | 90.98% |
| 2.5 | 1.44% | 98.56% |
| 3.5 | 0.18% | 99.82% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.86% | 5.93 |
| 1 | 30.02% | 3.33 |
| 2 | 26.72% | 3.74 |
| 3 | 15.85% | 6.31 |
| 4 | 7.05% | 14.18 |
| 5+ | 3.50% | 28.59 |
|
大球 2.5 26.4%
小球 2.5 73.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.03%
平局
31.09%
客隊 勝利
13.88%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.4%
小球 2.5
73.6%
雙方進球
是
28.41%
否
71.59%
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 | 9.71% 10.29 | 17.01% 5.88 | 73.28% 1.36 |
| -1.5 | 26.72% 3.74 | — | 73.28% 1.36 |
| -1.0 | 26.72% 3.74 | 29.27% 3.42 | 44.01% 2.27 |
| -0.5 | 55.99% 1.79 | — | 44.01% 2.27 |
| 0 (PK) | 55.99% 1.79 | 29.51% 3.39 | 14.5% 6.9 |
| +0.5 | 85.5% 1.17 | — | 14.5% 6.9 |
| +1.0 | 85.5% 1.17 | 11.43% 8.75 | 3.06% 32.66 |
| +1.5 | 96.94% 1.03 | — | 3.06% 32.66 |
| +2.0 | 96.94% 1.03 | 2.6% 38.53 | 0.47% 214.39 |
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。
