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
37.0%
公平賠率
2.7
平局
35.61%
公平賠率
2.81
客隊 勝利
27.39%
公平賠率
3.65
最可能的比分
0 - 0
概率 18.45%
公平賠率 5.42
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 | 2.7 | — | |
| 平局 | 2.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.65 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.45% | 5.42 |
| 2 | 1-0 | 16.98% | 5.89 |
| 3 | 0-1 | 14.21% | 7.04 |
| 4 | 1-1 | 13.07% | 7.65 |
| 5 | 2-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 2-1 | 6.01% | 16.63 |
| 7 | 0-2 | 5.47% | 18.28 |
| 8 | 1-2 | 5.03% | 19.87 |
| 9 | 3-0 | 2.39% | 41.76 |
| 10 | 2-2 | 2.31% | 43.2 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.45%
5.42
|
14.21%
7.04
|
5.47%
18.28
|
1.4%
71.23
|
0.27%
369.96
|
0.04%
2403.85
|
| 1 |
16.98%
5.89
|
13.07%
7.65
|
5.03%
19.87
|
1.29%
77.42
|
0.25%
402.25
|
0.04%
2610.97
|
| 2 |
7.81%
12.81
|
6.01%
16.63
|
2.31%
43.2
|
0.59%
168.29
|
0.11%
874.13
|
0.02%
5681.82
|
| 3 |
2.39%
41.76
|
1.84%
54.23
|
0.71%
140.86
|
0.18%
548.85
|
0.04%
2849.0
|
0.01%
18518.52
|
| 4 |
0.55%
181.55
|
0.42%
235.79
|
0.16%
612.37
|
0.04%
2386.63
|
0.01%
12345.68
|
0.0%
83333.33
|
| 5 |
0.1%
987.17
|
0.08%
1282.05
|
0.03%
3333.33
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
66666.67
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
1865.67
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
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 | 18.45% | 5.42 |
| 1 | 31.18% | 3.21 |
| 2 | 26.35% | 3.80 |
| 3 | 14.84% | 6.74 |
| 4 | 6.27% | 15.94 |
| 5+ | 2.90% | 34.51 |
|
大球 2.5 24.01%
小球 2.5 75.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.00%
平局
35.61%
客隊 勝利
27.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.01%
小球 2.5
75.99%
雙方進球
是
32.3%
否
67.7%
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 | 3.62% 27.64 | 9.82% 10.18 | 86.56% 1.16 |
| -1.5 | 13.44% 7.44 | — | 86.56% 1.16 |
| -1.0 | 13.44% 7.44 | 23.74% 4.21 | 62.82% 1.59 |
| -0.5 | 37.18% 2.69 | — | 62.82% 1.59 |
| 0 (PK) | 37.18% 2.69 | 34.03% 2.94 | 28.79% 3.47 |
| +0.5 | 71.21% 1.4 | — | 28.79% 3.47 |
| +1.0 | 71.21% 1.4 | 19.87% 5.03 | 8.92% 11.21 |
| +1.5 | 91.08% 1.1 | — | 8.92% 11.21 |
| +2.0 | 91.08% 1.1 | 6.88% 14.53 | 2.04% 49.13 |
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。
