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
43.67%
公平賠率
2.29
平局
34.04%
公平賠率
2.94
客隊 勝利
22.29%
公平賠率
4.49
最可能的比分
1 - 0
概率 18.41%
公平賠率 5.43
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 | 2.29 | — | |
| 平局 | 2.94 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.41% | 5.43 |
| 2 | 0-0 | 17.2% | 5.81 |
| 3 | 1-1 | 12.7% | 7.87 |
| 4 | 0-1 | 11.87% | 8.42 |
| 5 | 2-0 | 9.85% | 10.15 |
| 6 | 2-1 | 6.8% | 14.72 |
| 7 | 1-2 | 4.38% | 22.82 |
| 8 | 0-2 | 4.1% | 24.42 |
| 9 | 3-0 | 3.51% | 28.47 |
| 10 | 3-1 | 2.42% | 41.26 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.2%
5.81
|
11.87%
8.42
|
4.1%
24.42
|
0.94%
106.16
|
0.16%
615.38
|
0.02%
4464.29
|
| 1 |
18.41%
5.43
|
12.7%
7.87
|
4.38%
22.82
|
1.01%
99.22
|
0.17%
575.04
|
0.02%
4166.67
|
| 2 |
9.85%
10.15
|
6.8%
14.72
|
2.34%
42.65
|
0.54%
185.46
|
0.09%
1075.27
|
0.01%
7812.5
|
| 3 |
3.51%
28.47
|
2.42%
41.26
|
0.84%
119.59
|
0.19%
520.02
|
0.03%
3012.05
|
0.0%
21739.13
|
| 4 |
0.94%
106.43
|
0.65%
154.23
|
0.22%
447.03
|
0.05%
1945.53
|
0.01%
11235.96
|
0.0%
83333.33
|
| 5 |
0.2%
497.27
|
0.14%
720.98
|
0.05%
2087.68
|
0.01%
9090.91
|
0.0%
52631.58
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1082.25
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
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
43.67%
平局
34.04%
客隊 勝利
22.29%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.87%
小球 2.5
74.13%
雙方進球
是
32.75%
否
67.25%
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 | 5.57% 17.95 | 12.51% 8.0 | 81.92% 1.22 |
| -1.5 | 18.08% 5.53 | — | 81.92% 1.22 |
| -1.0 | 18.08% 5.53 | 26.09% 3.83 | 55.83% 1.79 |
| -0.5 | 44.17% 2.26 | — | 55.83% 1.79 |
| 0 (PK) | 44.17% 2.26 | 32.45% 3.08 | 23.37% 4.28 |
| +0.5 | 76.63% 1.31 | — | 23.37% 4.28 |
| +1.0 | 76.63% 1.31 | 16.83% 5.94 | 6.55% 15.27 |
| +1.5 | 93.45% 1.07 | — | 6.55% 15.27 |
| +2.0 | 93.45% 1.07 | 5.2% 19.23 | 1.35% 74.31 |
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。
