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
76.87%
公平賠率
1.3
平局
16.73%
公平賠率
5.98
客隊 勝利
6.4%
公平賠率
15.63
最可能的比分
2 - 0
概率 16.13%
公平賠率 6.2
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 | 1.3 | — | |
| 平局 | 5.98 | — | |
| 客隊 勝利 | 15.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-0 | 16.13% | 6.2 |
| 2 | 1-0 | 14.15% | 7.07 |
| 3 | 3-0 | 12.26% | 8.16 |
| 4 | 2-1 | 8.06% | 12.4 |
| 5 | 1-1 | 7.07% | 14.14 |
| 6 | 4-0 | 6.99% | 14.32 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 3-1 | 6.13% | 16.32 |
| 9 | 4-1 | 3.49% | 28.63 |
| 10 | 5-0 | 3.19% | 31.39 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
3.1%
32.24
|
0.78%
128.95
|
0.13%
773.4
|
0.02%
6172.84
|
0.0%
62500.0
|
| 1 |
14.15%
7.07
|
7.07%
14.14
|
1.77%
56.56
|
0.29%
339.33
|
0.04%
2717.39
|
0.0%
27027.03
|
| 2 |
16.13%
6.2
|
8.06%
12.4
|
2.02%
49.61
|
0.34%
297.71
|
0.04%
2380.95
|
0.0%
23809.52
|
| 3 |
12.26%
8.16
|
6.13%
16.32
|
1.53%
65.28
|
0.26%
391.7
|
0.03%
3134.8
|
0.0%
31250.0
|
| 4 |
6.99%
14.32
|
3.49%
28.63
|
0.87%
114.52
|
0.15%
687.29
|
0.02%
5494.51
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
3.19%
31.39
|
1.59%
62.79
|
0.4%
251.13
|
0.07%
1506.02
|
0.01%
12048.19
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.89%
·
公平：
34.6
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.77% | 10.23% |
| 1.5 | 66.45% | 33.55% |
| 2.5 | 39.86% | 60.13% |
| 3.5 | 19.66% | 80.34% |
| 4.5 | 8.14% | 91.86% |
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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.22% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大球 2.5 52.57%
小球 2.5 47.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
76.87%
平局
16.73%
客隊 勝利
6.40%
大 / 小 2.5
大球 2.5
52.57%
小球 2.5
47.42%
雙方進球
是
35.32%
否
64.68%
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 | 30.79% 3.25 | 23.2% 4.31 | 46.01% 2.17 |
| -1.5 | 53.99% 1.85 | — | 46.01% 2.17 |
| -1.0 | 53.99% 1.85 | 23.89% 4.19 | 22.11% 4.52 |
| -0.5 | 77.88% 1.28 | — | 22.11% 4.52 |
| 0 (PK) | 77.88% 1.28 | 15.57% 6.42 | 6.55% 15.27 |
| +0.5 | 93.45% 1.07 | — | 6.55% 15.27 |
| +1.0 | 93.45% 1.07 | 5.24% 19.08 | 1.31% 76.43 |
| +1.5 | 98.69% 1.01 | — | 1.31% 76.43 |
| +2.0 | 98.69% 1.01 | 1.12% 89.65 | 0.19% 518.44 |
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。
