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
33.78%
公平賠率
2.96
平局
39.31%
公平賠率
2.54
客隊 勝利
26.91%
公平賠率
3.72
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 | 2.96 | — | |
| 平局 | 2.54 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.72 | — |
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 | 18.19% | 5.5 |
| 3 | 0-1 | 16.03% | 6.24 |
| 4 | 1-1 | 12.19% | 8.21 |
| 5 | 2-0 | 6.91% | 14.47 |
| 6 | 0-2 | 5.37% | 18.62 |
| 7 | 2-1 | 4.63% | 21.6 |
| 8 | 1-2 | 4.08% | 24.5 |
| 9 | 3-0 | 1.75% | 57.12 |
| 10 | 2-2 | 1.55% | 64.47 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
23.93%
4.18
|
16.03%
6.24
|
5.37%
18.62
|
1.2%
83.36
|
0.2%
497.76
|
0.03%
3717.47
|
| 1 |
18.19%
5.5
|
12.19%
8.21
|
4.08%
24.5
|
0.91%
109.69
|
0.15%
654.88
|
0.02%
4878.05
|
| 2 |
6.91%
14.47
|
4.63%
21.6
|
1.55%
64.47
|
0.35%
288.68
|
0.06%
1724.14
|
0.01%
12820.51
|
| 3 |
1.75%
57.12
|
1.17%
85.24
|
0.39%
254.45
|
0.09%
1138.95
|
0.01%
6802.72
|
0.0%
50000.0
|
| 4 |
0.33%
300.57
|
0.22%
448.63
|
0.07%
1338.69
|
0.02%
5988.02
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
250000.0
|
| 5 |
0.05%
1976.28
|
0.03%
2949.85
|
0.01%
8849.56
|
0.0%
40000.0
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.02%
·
公平：
4761.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 48.83% | 51.17% |
| 1.5 | 14.54% | 85.46% |
| 2.5 | 3.06% | 96.94% |
| 3.5 | 0.49% | 99.51% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
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
33.78%
平局
39.31%
客隊 勝利
26.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
17.38%
小球 2.5
82.62%
雙方進球
是
25.99%
否
74.01%
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 | 2.42% 41.39 | 8.16% 12.25 | 89.42% 1.12 |
| -1.5 | 10.58% 9.45 | — | 89.42% 1.12 |
| -1.0 | 10.58% 9.45 | 23.23% 4.31 | 66.19% 1.51 |
| -0.5 | 33.81% 2.96 | — | 66.19% 1.51 |
| 0 (PK) | 33.81% 2.96 | 37.76% 2.65 | 28.44% 3.52 |
| +0.5 | 71.56% 1.4 | — | 28.44% 3.52 |
| +1.0 | 71.56% 1.4 | 20.48% 4.88 | 7.96% 12.57 |
| +1.5 | 92.04% 1.09 | — | 7.96% 12.57 |
| +2.0 | 92.04% 1.09 | 6.34% 15.77 | 1.62% 61.9 |
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。
