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
36.13%
公平賠率
2.77
平局
36.4%
公平賠率
2.75
客隊 勝利
27.46%
公平賠率
3.64
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 | 2.77 | — | |
| 平局 | 2.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.64 | — |
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 | 17.24% | 5.8 |
| 3 | 0-1 | 14.69% | 6.81 |
| 4 | 1-1 | 12.93% | 7.73 |
| 5 | 2-0 | 7.59% | 13.18 |
| 6 | 2-1 | 5.69% | 17.58 |
| 7 | 0-2 | 5.51% | 18.15 |
| 8 | 1-2 | 4.85% | 20.62 |
| 9 | 3-0 | 2.23% | 44.94 |
| 10 | 2-2 | 2.13% | 46.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.59%
5.1
|
14.69%
6.81
|
5.51%
18.15
|
1.38%
72.59
|
0.26%
387.15
|
0.04%
2583.98
|
| 1 |
17.24%
5.8
|
12.93%
7.73
|
4.85%
20.62
|
1.21%
82.49
|
0.23%
439.95
|
0.03%
2932.55
|
| 2 |
7.59%
13.18
|
5.69%
17.58
|
2.13%
46.87
|
0.53%
187.48
|
0.1%
1000.0
|
0.01%
6666.67
|
| 3 |
2.23%
44.94
|
1.67%
59.92
|
0.63%
159.77
|
0.16%
638.98
|
0.03%
3412.97
|
0.0%
22727.27
|
| 4 |
0.49%
204.25
|
0.37%
272.33
|
0.14%
726.22
|
0.03%
2906.98
|
0.01%
15384.62
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.09%
1160.09
|
0.06%
1547.99
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
16393.44
|
0.0%
90909.09
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2298.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.52% | 41.48% |
| 1.5 | 22.02% | 77.98% |
| 2.5 | 5.96% | 94.04% |
| 3.5 | 1.25% | 98.75% |
| 4.5 | 0.21% | 99.79% |
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 | 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% | 39.41 |
|
大球 2.5 22.44%
小球 2.5 77.56%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.13%
平局
36.40%
客隊 勝利
27.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
22.44%
小球 2.5
77.56%
雙方進球
是
30.88%
否
69.12%
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 | 3.29% 30.42 | 9.4% 10.64 | 87.31% 1.15 |
| -1.5 | 12.69% 7.88 | — | 87.31% 1.15 |
| -1.0 | 12.69% 7.88 | 23.59% 4.24 | 63.72% 1.57 |
| -0.5 | 36.28% 2.76 | — | 63.72% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.28% 2.76 | 34.82% 2.87 | 28.9% 3.46 |
| +0.5 | 71.1% 1.41 | — | 28.9% 3.46 |
| +1.0 | 71.1% 1.41 | 20.11% 4.97 | 8.79% 11.37 |
| +1.5 | 91.21% 1.1 | — | 8.79% 11.37 |
| +2.0 | 91.21% 1.1 | 6.83% 14.65 | 1.96% 50.92 |
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。
