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
28.19%
公平賠率
3.55
平局
39.04%
公平賠率
2.56
客隊 勝利
32.77%
公平賠率
3.05
最可能的比分
0 - 0
概率 23.46%
公平賠率 4.26
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 | 3.55 | — | |
| 平局 | 2.56 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 23.46% | 4.26 |
| 2 | 0-1 | 17.59% | 5.68 |
| 3 | 1-0 | 16.42% | 6.09 |
| 4 | 1-1 | 12.31% | 8.12 |
| 5 | 0-2 | 6.6% | 15.16 |
| 6 | 2-0 | 5.75% | 17.4 |
| 7 | 1-2 | 4.62% | 21.65 |
| 8 | 2-1 | 4.31% | 23.2 |
| 9 | 0-3 | 1.65% | 60.63 |
| 10 | 2-2 | 1.62% | 61.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
23.46%
4.26
|
17.59%
5.68
|
6.6%
15.16
|
1.65%
60.63
|
0.31%
323.42
|
0.05%
2155.17
|
| 1 |
16.42%
6.09
|
12.31%
8.12
|
4.62%
21.65
|
1.15%
86.62
|
0.22%
461.89
|
0.03%
3076.92
|
| 2 |
5.75%
17.4
|
4.31%
23.2
|
1.62%
61.87
|
0.4%
247.46
|
0.08%
1319.26
|
0.01%
8771.93
|
| 3 |
1.34%
74.57
|
1.01%
99.43
|
0.38%
265.18
|
0.09%
1060.45
|
0.02%
5649.72
|
0.0%
37037.04
|
| 4 |
0.23%
426.08
|
0.18%
568.18
|
0.07%
1515.15
|
0.02%
6060.61
|
0.0%
32258.06
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.03%
3039.51
|
0.02%
4065.04
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
43478.26
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.02%
·
公平：
4545.45
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 52.76% | 47.24% |
| 1.5 | 17.34% | 82.66% |
| 2.5 | 4.05% | 95.95% |
| 3.5 | 0.73% | 99.27% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 23.46% | 4.26 |
| 1 | 34.01% | 2.94 |
| 2 | 24.66% | 4.06 |
| 3 | 11.92% | 8.39 |
| 4 | 4.32% | 23.15 |
| 5+ | 1.63% | 61.27 |
|
大球 2.5 17.87%
小球 2.5 82.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.19%
平局
39.04%
客隊 勝利
32.77%
大 / 小 2.5
大球 2.5
17.87%
小球 2.5
82.13%
雙方進球
是
26.56%
否
73.44%
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 | 1.83% 54.73 | 6.82% 14.66 | 91.35% 1.09 |
| -1.5 | 8.65% 11.56 | — | 91.35% 1.09 |
| -1.0 | 8.65% 11.56 | 21.12% 4.73 | 70.23% 1.42 |
| -0.5 | 29.77% 3.36 | — | 70.23% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.77% 3.36 | 37.49% 2.67 | 32.74% 3.05 |
| +0.5 | 67.26% 1.49 | — | 32.74% 3.05 |
| +1.0 | 67.26% 1.49 | 22.63% 4.42 | 10.11% 9.89 |
| +1.5 | 89.89% 1.11 | — | 10.11% 9.89 |
| +2.0 | 89.89% 1.11 | 7.83% 12.77 | 2.28% 43.89 |
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。
