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
40.09%
公平賠率
2.49
平局
35.21%
公平賠率
2.84
客隊 勝利
24.7%
公平賠率
4.05
最可能的比分
0 - 0
概率 18.27%
公平賠率 5.47
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 | 2.49 | — | |
| 平局 | 2.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.27% | 5.47 |
| 2 | 1-0 | 17.9% | 5.59 |
| 3 | 0-1 | 13.15% | 7.6 |
| 4 | 1-1 | 12.89% | 7.76 |
| 5 | 2-0 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-1 | 6.32% | 15.83 |
| 7 | 0-2 | 4.74% | 21.12 |
| 8 | 1-2 | 4.64% | 21.55 |
| 9 | 3-0 | 2.87% | 34.9 |
| 10 | 2-2 | 2.27% | 43.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.27%
5.47
|
13.15%
7.6
|
4.74%
21.12
|
1.14%
88.0
|
0.2%
488.76
|
0.03%
3389.83
|
| 1 |
17.9%
5.59
|
12.89%
7.76
|
4.64%
21.55
|
1.11%
89.79
|
0.2%
498.75
|
0.03%
3460.21
|
| 2 |
8.77%
11.4
|
6.32%
15.83
|
2.27%
43.98
|
0.55%
183.25
|
0.1%
1018.33
|
0.01%
7092.2
|
| 3 |
2.87%
34.9
|
2.06%
48.47
|
0.74%
134.63
|
0.18%
560.85
|
0.03%
3115.26
|
0.0%
21739.13
|
| 4 |
0.7%
142.43
|
0.51%
197.82
|
0.18%
549.45
|
0.04%
2288.33
|
0.01%
12658.23
|
0.0%
90909.09
|
| 5 |
0.14%
726.74
|
0.1%
1009.08
|
0.04%
2801.12
|
0.01%
11627.91
|
0.0%
66666.67
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1569.86
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 | 51.32% | 48.68% |
| 1.5 | 16.28% | 83.72% |
| 2.5 | 3.66% | 96.34% |
| 3.5 | 0.63% | 99.37% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.27% | 5.47 |
| 1 | 31.06% | 3.22 |
| 2 | 26.40% | 3.79 |
| 3 | 14.96% | 6.69 |
| 4 | 6.36% | 15.73 |
| 5+ | 2.96% | 33.77 |
|
大球 2.5 24.28%
小球 2.5 75.72%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.09%
平局
35.21%
客隊 勝利
24.70%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.28%
小球 2.5
75.72%
雙方進球
是
32.06%
否
67.94%
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 | 4.4% 22.73 | 11.03% 9.07 | 84.57% 1.18 |
| -1.5 | 15.43% 6.48 | — | 84.57% 1.18 |
| -1.0 | 15.43% 6.48 | 25.01% 4.0 | 59.57% 1.68 |
| -0.5 | 40.43% 2.47 | — | 59.57% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.43% 2.47 | 33.62% 2.97 | 25.95% 3.85 |
| +0.5 | 74.05% 1.35 | — | 25.95% 3.85 |
| +1.0 | 74.05% 1.35 | 18.37% 5.44 | 7.58% 13.2 |
| +1.5 | 92.42% 1.08 | — | 7.58% 13.2 |
| +2.0 | 92.42% 1.08 | 5.95% 16.8 | 1.62% 61.57 |
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。
