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
40.73%
公平賠率
2.46
平局
34.15%
公平賠率
2.93
客隊 勝利
25.13%
公平賠率
3.98
最可能的比分
1 - 0
概率 17.2%
公平賠率 5.82
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 | 2.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.98 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.2% | 5.82 |
| 2 | 0-0 | 16.7% | 5.99 |
| 3 | 1-1 | 13.07% | 7.65 |
| 4 | 0-1 | 12.69% | 7.88 |
| 5 | 2-0 | 8.86% | 11.29 |
| 6 | 2-1 | 6.73% | 14.86 |
| 7 | 1-2 | 4.97% | 20.13 |
| 8 | 0-2 | 4.82% | 20.74 |
| 9 | 3-0 | 3.04% | 32.89 |
| 10 | 2-2 | 2.56% | 39.1 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.7%
5.99
|
12.69%
7.88
|
4.82%
20.74
|
1.22%
81.87
|
0.23%
430.85
|
0.04%
2832.86
|
| 1 |
17.2%
5.82
|
13.07%
7.65
|
4.97%
20.13
|
1.26%
79.48
|
0.24%
418.24
|
0.04%
2754.82
|
| 2 |
8.86%
11.29
|
6.73%
14.86
|
2.56%
39.1
|
0.65%
154.32
|
0.12%
812.35
|
0.02%
5347.59
|
| 3 |
3.04%
32.89
|
2.31%
43.27
|
0.88%
113.87
|
0.22%
449.44
|
0.04%
2364.07
|
0.01%
15625.0
|
| 4 |
0.78%
127.71
|
0.6%
168.04
|
0.23%
442.28
|
0.06%
1745.2
|
0.01%
9174.31
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.16%
619.96
|
0.12%
815.66
|
0.05%
2145.92
|
0.01%
8474.58
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.08%
·
公平：
1204.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.70% | 5.99 |
| 1 | 29.89% | 3.35 |
| 2 | 26.75% | 3.74 |
| 3 | 15.96% | 6.27 |
| 4 | 7.14% | 14.00 |
| 5+ | 3.57% | 28.02 |
|
大球 2.5 26.67%
小球 2.5 73.33%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.73%
平局
34.15%
客隊 勝利
25.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.67%
小球 2.5
73.33%
雙方進球
是
34.23%
否
65.77%
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 | 4.82% 20.76 | 11.41% 8.77 | 83.78% 1.19 |
| -1.5 | 16.22% 6.16 | — | 83.78% 1.19 |
| -1.0 | 16.22% 6.16 | 24.87% 4.02 | 58.91% 1.7 |
| -0.5 | 41.09% 2.43 | — | 58.91% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.09% 2.43 | 32.56% 3.07 | 26.35% 3.79 |
| +0.5 | 73.65% 1.36 | — | 26.35% 3.79 |
| +1.0 | 73.65% 1.36 | 18.35% 5.45 | 8.01% 12.49 |
| +1.5 | 91.99% 1.09 | — | 8.01% 12.49 |
| +2.0 | 91.99% 1.09 | 6.21% 16.1 | 1.8% 55.66 |
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。
