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
44.79%
公平賠率
2.23
平局
35.86%
公平賠率
2.79
客隊 勝利
19.35%
公平賠率
5.17
最可能的比分
1 - 0
概率 20.8%
公平賠率 4.81
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 | 2.23 | — | |
| 平局 | 2.79 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 20.8% | 4.81 |
| 2 | 0-0 | 20.6% | 4.85 |
| 3 | 1-1 | 11.86% | 8.43 |
| 4 | 0-1 | 11.74% | 8.52 |
| 5 | 2-0 | 10.51% | 9.52 |
| 6 | 2-1 | 5.99% | 16.7 |
| 7 | 3-0 | 3.54% | 28.27 |
| 8 | 1-2 | 3.38% | 29.59 |
| 9 | 0-2 | 3.35% | 29.89 |
| 10 | 3-1 | 2.02% | 49.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.6%
4.85
|
11.74%
8.52
|
3.35%
29.89
|
0.64%
157.28
|
0.09%
1103.75
|
0.01%
9708.74
|
| 1 |
20.8%
4.81
|
11.86%
8.43
|
3.38%
29.59
|
0.64%
155.74
|
0.09%
1092.9
|
0.01%
9615.38
|
| 2 |
10.51%
9.52
|
5.99%
16.7
|
1.71%
58.59
|
0.32%
308.36
|
0.05%
2164.5
|
0.01%
18867.92
|
| 3 |
3.54%
28.27
|
2.02%
49.6
|
0.57%
174.03
|
0.11%
915.75
|
0.02%
6410.26
|
0.0%
55555.56
|
| 4 |
0.89%
111.97
|
0.51%
196.43
|
0.15%
689.18
|
0.03%
3623.19
|
0.0%
25641.03
|
0.0%
250000.0
|
| 5 |
0.18%
554.32
|
0.1%
972.76
|
0.03%
3412.97
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
125000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1536.1
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 43.45% | 56.55% |
| 1.5 | 11.21% | 88.79% |
| 2.5 | 2.03% | 97.97% |
| 3.5 | 0.28% | 99.72% |
| 4.5 | 0.03% | 99.97% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.60% | 4.85 |
| 1 | 32.54% | 3.07 |
| 2 | 25.71% | 3.89 |
| 3 | 13.54% | 7.39 |
| 4 | 5.35% | 18.70 |
| 5+ | 2.26% | 44.26 |
|
大球 2.5 21.15%
小球 2.5 78.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.79%
平局
35.86%
客隊 勝利
19.35%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.15%
小球 2.5
78.85%
雙方進球
是
27.62%
否
72.38%
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 | 5.31% 18.82 | 12.67% 7.89 | 82.01% 1.22 |
| -1.5 | 17.99% 5.56 | — | 82.01% 1.22 |
| -1.0 | 17.99% 5.56 | 27.39% 3.65 | 54.62% 1.83 |
| -0.5 | 45.38% 2.2 | — | 54.62% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.38% 2.2 | 34.28% 2.92 | 20.34% 4.92 |
| +0.5 | 79.66% 1.26 | — | 20.34% 4.92 |
| +1.0 | 79.66% 1.26 | 15.46% 6.47 | 4.88% 20.48 |
| +1.5 | 95.12% 1.05 | — | 4.88% 20.48 |
| +2.0 | 95.12% 1.05 | 4.04% 24.78 | 0.85% 118.1 |
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。
