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
40.49%
公平賠率
2.47
平局
34.82%
公平賠率
2.87
客隊 勝利
24.69%
公平賠率
4.05
最可能的比分
0 - 0
概率 17.73%
公平賠率 5.64
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 | 2.47 | — | |
| 平局 | 2.87 | — | |
| 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 | 17.73% | 5.64 |
| 2 | 1-0 | 17.73% | 5.64 |
| 3 | 0-1 | 12.94% | 7.73 |
| 4 | 1-1 | 12.94% | 7.73 |
| 5 | 2-0 | 8.86% | 11.28 |
| 6 | 2-1 | 6.47% | 15.45 |
| 7 | 0-2 | 4.72% | 21.17 |
| 8 | 1-2 | 4.72% | 21.17 |
| 9 | 3-0 | 2.95% | 33.84 |
| 10 | 2-2 | 2.36% | 42.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
12.94%
7.73
|
4.72%
21.17
|
1.15%
87.0
|
0.21%
476.64
|
0.03%
3267.97
|
| 1 |
17.73%
5.64
|
12.94%
7.73
|
4.72%
21.17
|
1.15%
87.0
|
0.21%
476.64
|
0.03%
3267.97
|
| 2 |
8.86%
11.28
|
6.47%
15.45
|
2.36%
42.34
|
0.57%
174.0
|
0.1%
953.29
|
0.02%
6535.95
|
| 3 |
2.95%
33.84
|
2.16%
46.36
|
0.79%
127.02
|
0.19%
521.92
|
0.03%
2857.14
|
0.01%
19607.84
|
| 4 |
0.74%
135.37
|
0.54%
185.46
|
0.2%
508.13
|
0.05%
2087.68
|
0.01%
11494.25
|
0.0%
76923.08
|
| 5 |
0.15%
677.05
|
0.11%
927.64
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1410.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 51.81% | 48.19% |
| 1.5 | 16.63% | 83.37% |
| 2.5 | 3.79% | 96.21% |
| 3.5 | 0.66% | 99.34% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.73% | 5.64 |
| 1 | 30.67% | 3.26 |
| 2 | 26.53% | 3.77 |
| 3 | 15.30% | 6.54 |
| 4 | 6.62% | 15.11 |
| 5+ | 3.16% | 31.69 |
|
大球 2.5 25.07%
小球 2.5 74.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.49%
平局
34.82%
客隊 勝利
24.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.07%
小球 2.5
74.93%
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 | 4.59% 21.8 | 11.23% 8.91 | 84.19% 1.19 |
| -1.5 | 15.81% 6.32 | — | 84.19% 1.19 |
| -1.0 | 15.81% 6.32 | 25.04% 3.99 | 59.15% 1.69 |
| -0.5 | 40.85% 2.45 | — | 59.15% 1.69 |
| 0 (PK) | 40.85% 2.45 | 33.23% 3.01 | 25.92% 3.86 |
| +0.5 | 74.08% 1.35 | — | 25.92% 3.86 |
| +1.0 | 74.08% 1.35 | 18.28% 5.47 | 7.64% 13.09 |
| +1.5 | 92.36% 1.08 | — | 7.64% 13.09 |
| +2.0 | 92.36% 1.08 | 5.98% 16.71 | 1.66% 60.36 |
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。
