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
32.33%
公平賠率
3.09
平局
37.59%
公平賠率
2.66
客隊 勝利
30.08%
公平賠率
3.32
最可能的比分
0 - 0
概率 21.22%
公平賠率 4.71
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 | 3.09 | — | |
| 平局 | 2.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 21.22% | 4.71 |
| 2 | 1-0 | 16.56% | 6.04 |
| 3 | 0-1 | 16.34% | 6.12 |
| 4 | 1-1 | 12.75% | 7.84 |
| 5 | 2-0 | 6.46% | 15.49 |
| 6 | 0-2 | 6.29% | 15.89 |
| 7 | 2-1 | 4.97% | 20.11 |
| 8 | 1-2 | 4.91% | 20.38 |
| 9 | 2-2 | 1.91% | 52.24 |
| 10 | 3-0 | 1.68% | 59.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.22%
4.71
|
16.34%
6.12
|
6.29%
15.89
|
1.62%
61.92
|
0.31%
321.65
|
0.05%
2087.68
|
| 1 |
16.56%
6.04
|
12.75%
7.84
|
4.91%
20.38
|
1.26%
79.38
|
0.24%
412.37
|
0.04%
2680.97
|
| 2 |
6.46%
15.49
|
4.97%
20.11
|
1.91%
52.24
|
0.49%
203.54
|
0.09%
1057.08
|
0.01%
6849.32
|
| 3 |
1.68%
59.57
|
1.29%
77.36
|
0.5%
200.92
|
0.13%
783.09
|
0.02%
4065.04
|
0.0%
26315.79
|
| 4 |
0.33%
305.53
|
0.25%
396.67
|
0.1%
1030.93
|
0.02%
4016.06
|
0.0%
20833.33
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.05%
1956.95
|
0.04%
2544.53
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
25641.03
|
0.0%
142857.14
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.03%
·
公平：
3215.43
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.7% | 46.3% |
| 1.5 | 18.05% | 81.95% |
| 2.5 | 4.32% | 95.68% |
| 3.5 | 0.8% | 99.2% |
| 4.5 | 0.12% | 99.88% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.22% | 4.71 |
| 1 | 32.90% | 3.04 |
| 2 | 25.50% | 3.92 |
| 3 | 13.17% | 7.59 |
| 4 | 5.10% | 19.59 |
| 5+ | 2.10% | 47.55 |
|
大球 2.5 20.38%
小球 2.5 79.62%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.33%
平局
37.59%
客隊 勝利
30.08%
大 / 小 2.5
大球 2.5
20.38%
小球 2.5
79.62%
雙方進球
是
29.08%
否
70.92%
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 | 2.38% 42.02 | 7.85% 12.74 | 89.77% 1.11 |
| -1.5 | 10.23% 9.78 | — | 89.77% 1.11 |
| -1.0 | 10.23% 9.78 | 22.05% 4.54 | 67.72% 1.48 |
| -0.5 | 32.28% 3.1 | — | 67.72% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.28% 3.1 | 36.02% 2.78 | 31.7% 3.15 |
| +0.5 | 68.3% 1.46 | — | 31.7% 3.15 |
| +1.0 | 68.3% 1.46 | 21.77% 4.59 | 9.93% 10.07 |
| +1.5 | 90.07% 1.11 | — | 9.93% 10.07 |
| +2.0 | 90.07% 1.11 | 7.65% 13.07 | 2.28% 43.8 |
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。
