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
56.17%
公平賠率
1.78
平局
30.36%
公平賠率
3.29
客隊 勝利
13.46%
公平賠率
7.43
最可能的比分
1 - 0
概率 21.39%
公平賠率 4.68
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 | 1.78 | — | |
| 平局 | 3.29 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.43 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 21.39% | 4.68 |
| 2 | 0-0 | 16.2% | 6.17 |
| 3 | 2-0 | 14.12% | 7.08 |
| 4 | 1-1 | 10.69% | 9.35 |
| 5 | 0-1 | 8.1% | 12.34 |
| 6 | 2-1 | 7.06% | 14.17 |
| 7 | 3-0 | 6.21% | 16.1 |
| 8 | 3-1 | 3.11% | 32.2 |
| 9 | 1-2 | 2.67% | 37.41 |
| 10 | 4-0 | 2.05% | 48.79 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.2%
6.17
|
8.1%
12.34
|
2.03%
49.38
|
0.34%
296.21
|
0.04%
2369.67
|
0.0%
23809.52
|
| 1 |
21.39%
4.68
|
10.69%
9.35
|
2.67%
37.41
|
0.45%
224.42
|
0.06%
1795.33
|
0.01%
17857.14
|
| 2 |
14.12%
7.08
|
7.06%
14.17
|
1.76%
56.67
|
0.29%
340.02
|
0.04%
2717.39
|
0.0%
27027.03
|
| 3 |
6.21%
16.1
|
3.11%
32.2
|
0.78%
128.8
|
0.13%
772.8
|
0.02%
6172.84
|
0.0%
62500.0
|
| 4 |
2.05%
48.79
|
1.02%
97.58
|
0.26%
390.32
|
0.04%
2341.92
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.54%
184.81
|
0.27%
369.69
|
0.07%
1479.29
|
0.01%
8849.56
|
0.0%
71428.57
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.24%
·
公平：
413.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
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 | 16.20% | 6.17 |
| 1 | 29.49% | 3.39 |
| 2 | 26.83% | 3.73 |
| 3 | 16.28% | 6.14 |
| 4 | 7.41% | 13.50 |
| 5+ | 3.79% | 26.41 |
|
大球 2.5 27.47%
小球 2.5 72.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
56.17%
平局
30.36%
客隊 勝利
13.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
27.47%
小球 2.5
72.53%
雙方進球
是
28.84%
否
71.16%
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 | 10.4% 9.61 | 17.49% 5.72 | 72.11% 1.39 |
| -1.5 | 27.89% 3.59 | — | 72.11% 1.39 |
| -1.0 | 27.89% 3.59 | 29.27% 3.42 | 42.84% 2.33 |
| -0.5 | 57.16% 1.75 | — | 42.84% 2.33 |
| 0 (PK) | 57.16% 1.75 | 28.8% 3.47 | 14.05% 7.12 |
| +0.5 | 85.95% 1.16 | — | 14.05% 7.12 |
| +1.0 | 85.95% 1.16 | 11.09% 9.02 | 2.96% 33.79 |
| +1.5 | 97.04% 1.03 | — | 2.96% 33.79 |
| +2.0 | 97.04% 1.03 | 2.51% 39.85 | 0.45% 222.09 |
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。
