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
57.0%
公平賠率
1.75
平局
29.34%
公平賠率
3.41
客隊 勝利
13.66%
公平賠率
7.32
最可能的比分
1 - 0
概率 20.44%
公平賠率 4.89
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 | 1.75 | — | |
| 平局 | 3.41 | — | |
| 客隊 勝利 | 7.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 20.44% | 4.89 |
| 2 | 0-0 | 14.81% | 6.75 |
| 3 | 2-0 | 14.1% | 7.09 |
| 4 | 1-1 | 10.83% | 9.23 |
| 5 | 0-1 | 7.85% | 12.74 |
| 6 | 2-1 | 7.47% | 13.38 |
| 7 | 3-0 | 6.49% | 15.42 |
| 8 | 3-1 | 3.44% | 29.09 |
| 9 | 1-2 | 2.87% | 34.84 |
| 10 | 4-0 | 2.24% | 44.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.81%
6.75
|
7.85%
12.74
|
2.08%
48.08
|
0.37%
272.18
|
0.05%
2053.39
|
0.01%
19230.77
|
| 1 |
20.44%
4.89
|
10.83%
9.23
|
2.87%
34.84
|
0.51%
197.2
|
0.07%
1488.1
|
0.01%
14084.51
|
| 2 |
14.1%
7.09
|
7.47%
13.38
|
1.98%
50.49
|
0.35%
285.8
|
0.05%
2155.17
|
0.0%
20408.16
|
| 3 |
6.49%
15.42
|
3.44%
29.09
|
0.91%
109.77
|
0.16%
621.5
|
0.02%
4694.84
|
0.0%
43478.26
|
| 4 |
2.24%
44.69
|
1.19%
84.32
|
0.31%
318.17
|
0.06%
1801.8
|
0.01%
13513.51
|
0.0%
125000.0
|
| 5 |
0.62%
161.92
|
0.33%
305.53
|
0.09%
1153.4
|
0.02%
6535.95
|
0.0%
50000.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
332.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 41.14% | 58.86% |
| 1.5 | 9.94% | 90.06% |
| 2.5 | 1.68% | 98.32% |
| 3.5 | 0.22% | 99.78% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.81% | 6.75 |
| 1 | 28.28% | 3.54 |
| 2 | 27.01% | 3.70 |
| 3 | 17.20% | 5.82 |
| 4 | 8.21% | 12.18 |
| 5+ | 4.49% | 22.27 |
|
大球 2.5 29.9%
小球 2.5 70.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
57.00%
平局
29.34%
客隊 勝利
13.66%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.9%
小球 2.5
70.1%
雙方進球
是
30.79%
否
69.21%
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 | 11.24% 8.9 | 17.87% 5.6 | 70.89% 1.41 |
| -1.5 | 29.11% 3.44 | — | 70.89% 1.41 |
| -1.0 | 29.11% 3.44 | 28.88% 3.46 | 42.02% 2.38 |
| -0.5 | 57.98% 1.72 | — | 42.02% 2.38 |
| 0 (PK) | 57.98% 1.72 | 27.79% 3.6 | 14.23% 7.03 |
| +0.5 | 85.77% 1.17 | — | 14.23% 7.03 |
| +1.0 | 85.77% 1.17 | 11.09% 9.02 | 3.14% 31.87 |
| +1.5 | 96.86% 1.03 | — | 3.14% 31.87 |
| +2.0 | 96.86% 1.03 | 2.64% 37.94 | 0.5% 199.06 |
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。
