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
47.61%
公平賠率
2.1
平局
33.28%
公平賠率
3.01
客隊 勝利
19.11%
公平賠率
5.23
最可能的比分
1 - 0
概率 19.61%
公平賠率 5.1
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 | 2.1 | — | |
| 平局 | 3.01 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.23 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 19.61% | 5.1 |
| 2 | 0-0 | 17.2% | 5.81 |
| 3 | 1-1 | 12.16% | 8.22 |
| 4 | 2-0 | 11.18% | 8.94 |
| 5 | 0-1 | 10.67% | 9.37 |
| 6 | 2-1 | 6.93% | 14.43 |
| 7 | 3-0 | 4.25% | 23.54 |
| 8 | 1-2 | 3.77% | 26.53 |
| 9 | 0-2 | 3.31% | 30.24 |
| 10 | 3-1 | 2.63% | 37.97 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.2%
5.81
|
10.67%
9.37
|
3.31%
30.24
|
0.68%
146.33
|
0.11%
944.29
|
0.01%
7633.59
|
| 1 |
19.61%
5.1
|
12.16%
8.22
|
3.77%
26.53
|
0.78%
128.35
|
0.12%
827.81
|
0.01%
6666.67
|
| 2 |
11.18%
8.94
|
6.93%
14.43
|
2.15%
46.54
|
0.44%
225.17
|
0.07%
1453.49
|
0.01%
11764.71
|
| 3 |
4.25%
23.54
|
2.63%
37.97
|
0.82%
122.47
|
0.17%
592.77
|
0.03%
3816.79
|
0.0%
31250.0
|
| 4 |
1.21%
82.6
|
0.75%
133.21
|
0.23%
429.74
|
0.05%
2079.0
|
0.01%
13333.33
|
0.0%
111111.11
|
| 5 |
0.28%
362.32
|
0.17%
584.45
|
0.05%
1883.24
|
0.01%
9090.91
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.12%
·
公平：
829.19
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 46.21% | 53.79% |
| 1.5 | 12.85% | 87.15% |
| 2.5 | 2.51% | 97.49% |
| 3.5 | 0.38% | 99.62% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.20% | 5.81 |
| 1 | 30.28% | 3.30 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 15.63% | 6.40 |
| 4 | 6.88% | 14.54 |
| 5+ | 3.36% | 29.78 |
|
大球 2.5 25.87%
小球 2.5 74.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.61%
平局
33.28%
客隊 勝利
19.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.87%
小球 2.5
74.13%
雙方進球
是
31.43%
否
68.57%
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 | 6.83% 14.65 | 14.06% 7.11 | 79.12% 1.26 |
| -1.5 | 20.88% 4.79 | — | 79.12% 1.26 |
| -1.0 | 20.88% 4.79 | 27.41% 3.65 | 51.71% 1.93 |
| -0.5 | 48.29% 2.07 | — | 51.71% 1.93 |
| 0 (PK) | 48.29% 2.07 | 31.69% 3.16 | 20.02% 5.0 |
| +0.5 | 79.98% 1.25 | — | 20.02% 5.0 |
| +1.0 | 79.98% 1.25 | 14.91% 6.71 | 5.11% 19.57 |
| +1.5 | 94.89% 1.05 | — | 5.11% 19.57 |
| +2.0 | 94.89% 1.05 | 4.16% 24.05 | 0.95% 105.13 |
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。
