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
37.29%
公平賠率
2.68
平局
39.04%
公平賠率
2.56
客隊 勝利
23.67%
公平賠率
4.22
最可能的比分
0 - 0
概率 23.93%
公平賠率 4.18
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 | 2.68 | — | |
| 平局 | 2.56 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.22 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 23.93% | 4.18 |
| 2 | 1-0 | 19.62% | 5.1 |
| 3 | 0-1 | 14.6% | 6.85 |
| 4 | 1-1 | 11.97% | 8.35 |
| 5 | 2-0 | 8.05% | 12.43 |
| 6 | 2-1 | 4.91% | 20.38 |
| 7 | 0-2 | 4.45% | 22.46 |
| 8 | 1-2 | 3.65% | 27.39 |
| 9 | 3-0 | 2.2% | 45.47 |
| 10 | 2-2 | 1.5% | 66.8 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
23.93%
4.18
|
14.6%
6.85
|
4.45%
22.46
|
0.91%
110.46
|
0.14%
724.11
|
0.02%
5952.38
|
| 1 |
19.62%
5.1
|
11.97%
8.35
|
3.65%
27.39
|
0.74%
134.7
|
0.11%
883.39
|
0.01%
7246.38
|
| 2 |
8.05%
12.43
|
4.91%
20.38
|
1.5%
66.8
|
0.3%
328.52
|
0.05%
2155.17
|
0.01%
17543.86
|
| 3 |
2.2%
45.47
|
1.34%
74.54
|
0.41%
244.44
|
0.08%
1201.92
|
0.01%
7874.02
|
0.0%
66666.67
|
| 4 |
0.45%
221.83
|
0.27%
363.64
|
0.08%
1191.9
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
38461.54
|
0.0%
333333.33
|
| 5 |
0.07%
1353.18
|
0.05%
2217.29
|
0.01%
7246.38
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.03%
·
公平：
3952.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.96% | 44.04% |
| 1.5 | 19.84% | 80.16% |
| 2.5 | 5.03% | 94.97% |
| 3.5 | 0.99% | 99.01% |
| 4.5 | 0.16% | 99.84% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.66% | 54.34% |
| 1.5 | 12.52% | 87.48% |
| 2.5 | 2.41% | 97.59% |
| 3.5 | 0.36% | 99.64% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 23.93% | 4.18 |
| 1 | 34.22% | 2.92 |
| 2 | 24.47% | 4.09 |
| 3 | 11.66% | 8.57 |
| 4 | 4.17% | 23.98 |
| 5+ | 1.55% | 64.64 |
|
大球 2.5 17.38%
小球 2.5 82.62%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.29%
平局
39.04%
客隊 勝利
23.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
17.38%
小球 2.5
82.62%
雙方進球
是
25.55%
否
74.45%
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 | 3.08% 32.48 | 9.47% 10.56 | 87.45% 1.14 |
| -1.5 | 12.55% 7.97 | — | 87.45% 1.14 |
| -1.0 | 12.55% 7.97 | 24.96% 4.01 | 62.49% 1.6 |
| -0.5 | 37.51% 2.67 | — | 62.49% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.51% 2.67 | 37.48% 2.67 | 25.01% 4.0 |
| +0.5 | 74.99% 1.33 | — | 25.01% 4.0 |
| +1.0 | 74.99% 1.33 | 18.57% 5.39 | 6.44% 15.53 |
| +1.5 | 93.56% 1.07 | — | 6.44% 15.53 |
| +2.0 | 93.56% 1.07 | 5.24% 19.07 | 1.2% 83.53 |
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。
