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
40.57%
公平賠率
2.46
平局
35.38%
公平賠率
2.83
客隊 勝利
24.06%
公平賠率
4.16
最可能的比分
0 - 0
概率 18.64%
公平賠率 5.37
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 | 2.46 | — | |
| 平局 | 2.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.16 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.64% | 5.37 |
| 2 | 1-0 | 18.26% | 5.48 |
| 3 | 0-1 | 13.05% | 7.67 |
| 4 | 1-1 | 12.79% | 7.82 |
| 5 | 2-0 | 8.95% | 11.17 |
| 6 | 2-1 | 6.26% | 15.96 |
| 7 | 0-2 | 4.57% | 21.9 |
| 8 | 1-2 | 4.47% | 22.35 |
| 9 | 3-0 | 2.92% | 34.2 |
| 10 | 2-2 | 2.19% | 45.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.64%
5.37
|
13.05%
7.67
|
4.57%
21.9
|
1.07%
93.86
|
0.19%
536.19
|
0.03%
3831.42
|
| 1 |
18.26%
5.48
|
12.79%
7.82
|
4.47%
22.35
|
1.04%
95.78
|
0.18%
547.35
|
0.03%
3906.25
|
| 2 |
8.95%
11.17
|
6.26%
15.96
|
2.19%
45.61
|
0.51%
195.47
|
0.09%
1117.32
|
0.01%
8000.0
|
| 3 |
2.92%
34.2
|
2.05%
48.86
|
0.72%
139.61
|
0.17%
598.44
|
0.03%
3424.66
|
0.0%
24390.24
|
| 4 |
0.72%
139.61
|
0.5%
199.44
|
0.18%
569.8
|
0.04%
2444.99
|
0.01%
13888.89
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.14%
712.25
|
0.1%
1017.29
|
0.03%
2906.98
|
0.01%
12500.0
|
0.0%
71428.57
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1600.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
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 | 18.64% | 5.37 |
| 1 | 31.31% | 3.19 |
| 2 | 26.30% | 3.80 |
| 3 | 14.73% | 6.79 |
| 4 | 6.19% | 16.17 |
| 5+ | 2.84% | 35.27 |
|
大球 2.5 23.75%
小球 2.5 76.25%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.57%
平局
35.38%
客隊 勝利
24.06%
大 / 小 2.5
大球 2.5
23.75%
小球 2.5
76.25%
雙方進球
是
31.45%
否
68.55%
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 | 4.47% 22.38 | 11.18% 8.94 | 84.35% 1.19 |
| -1.5 | 15.65% 6.39 | — | 84.35% 1.19 |
| -1.0 | 15.65% 6.39 | 25.29% 3.95 | 59.06% 1.69 |
| -0.5 | 40.94% 2.44 | — | 59.06% 1.69 |
| 0 (PK) | 40.94% 2.44 | 33.79% 2.96 | 25.27% 3.96 |
| +0.5 | 74.73% 1.34 | — | 25.27% 3.96 |
| +1.0 | 74.73% 1.34 | 18.06% 5.54 | 7.21% 13.87 |
| +1.5 | 92.79% 1.08 | — | 7.21% 13.87 |
| +2.0 | 92.79% 1.08 | 5.7% 17.53 | 1.51% 66.33 |
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。
