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
38.94%
公平賠率
2.57
平局
36.16%
公平賠率
2.77
客隊 勝利
24.9%
公平賠率
4.02
最可能的比分
0 - 0
概率 19.59%
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 | 2.57 | — | |
| 平局 | 2.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.02 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.59% | 5.1 |
| 2 | 1-0 | 18.22% | 5.49 |
| 3 | 0-1 | 13.72% | 7.29 |
| 4 | 1-1 | 12.75% | 7.84 |
| 5 | 2-0 | 8.47% | 11.8 |
| 6 | 2-1 | 5.93% | 16.86 |
| 7 | 0-2 | 4.8% | 20.83 |
| 8 | 1-2 | 4.46% | 22.4 |
| 9 | 3-0 | 2.63% | 38.07 |
| 10 | 2-2 | 2.08% | 48.17 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.59%
5.1
|
13.72%
7.29
|
4.8%
20.83
|
1.12%
89.28
|
0.2%
510.2
|
0.03%
3649.64
|
| 1 |
18.22%
5.49
|
12.75%
7.84
|
4.46%
22.4
|
1.04%
96.0
|
0.18%
548.55
|
0.03%
3921.57
|
| 2 |
8.47%
11.8
|
5.93%
16.86
|
2.08%
48.17
|
0.48%
206.44
|
0.08%
1179.25
|
0.01%
8403.36
|
| 3 |
2.63%
38.07
|
1.84%
54.39
|
0.64%
155.4
|
0.15%
665.78
|
0.03%
3802.28
|
0.0%
27027.03
|
| 4 |
0.61%
163.75
|
0.43%
233.92
|
0.15%
668.45
|
0.03%
2865.33
|
0.01%
16393.44
|
0.0%
111111.11
|
| 5 |
0.11%
880.28
|
0.08%
1257.86
|
0.03%
3597.12
|
0.01%
15384.62
|
0.0%
90909.09
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2024.29
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 50.34% | 49.66% |
| 1.5 | 15.58% | 84.42% |
| 2.5 | 3.41% | 96.59% |
| 3.5 | 0.58% | 99.42% |
| 4.5 | 0.08% | 99.92% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.59% | 5.10 |
| 1 | 31.94% | 3.13 |
| 2 | 26.03% | 3.84 |
| 3 | 14.14% | 7.07 |
| 4 | 5.76% | 17.35 |
| 5+ | 2.54% | 39.42 |
|
大球 2.5 22.44%
小球 2.5 77.56%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.94%
平局
36.16%
客隊 勝利
24.90%
大 / 小 2.5
大球 2.5
22.44%
小球 2.5
77.56%
雙方進球
是
30.48%
否
69.52%
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 | 3.93% 25.47 | 10.47% 9.55 | 85.61% 1.17 |
| -1.5 | 14.39% 6.95 | — | 85.61% 1.17 |
| -1.0 | 14.39% 6.95 | 24.83% 4.03 | 60.77% 1.65 |
| -0.5 | 39.23% 2.55 | — | 60.77% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.23% 2.55 | 34.58% 2.89 | 26.19% 3.82 |
| +0.5 | 73.81% 1.35 | — | 26.19% 3.82 |
| +1.0 | 73.81% 1.35 | 18.69% 5.35 | 7.5% 13.33 |
| +1.5 | 92.5% 1.08 | — | 7.5% 13.33 |
| +2.0 | 92.5% 1.08 | 5.93% 16.86 | 1.57% 63.61 |
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。
