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
42.64%
公平賠率
2.35
平局
33.09%
公平賠率
3.02
客隊 勝利
24.27%
公平賠率
4.12
最可能的比分
1 - 0
概率 16.95%
公平賠率 5.9
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 | 2.35 | — | |
| 平局 | 3.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.95% | 5.9 |
| 2 | 0-0 | 15.41% | 6.49 |
| 3 | 1-1 | 13.05% | 7.66 |
| 4 | 0-1 | 11.87% | 8.43 |
| 5 | 2-0 | 9.32% | 10.72 |
| 6 | 2-1 | 7.18% | 13.93 |
| 7 | 1-2 | 5.03% | 19.9 |
| 8 | 0-2 | 4.57% | 21.89 |
| 9 | 3-0 | 3.42% | 29.25 |
| 10 | 2-2 | 2.76% | 36.18 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.41%
6.49
|
11.87%
8.43
|
4.57%
21.89
|
1.17%
85.27
|
0.23%
443.07
|
0.03%
2873.56
|
| 1 |
16.95%
5.9
|
13.05%
7.66
|
5.03%
19.9
|
1.29%
77.52
|
0.25%
402.74
|
0.04%
2617.8
|
| 2 |
9.32%
10.72
|
7.18%
13.93
|
2.76%
36.18
|
0.71%
140.94
|
0.14%
732.06
|
0.02%
4761.9
|
| 3 |
3.42%
29.25
|
2.63%
37.99
|
1.01%
98.66
|
0.26%
384.47
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
12987.01
|
| 4 |
0.94%
106.36
|
0.72%
138.12
|
0.28%
358.81
|
0.07%
1398.6
|
0.01%
7246.38
|
0.0%
47619.05
|
| 5 |
0.21%
483.56
|
0.16%
627.75
|
0.06%
1631.32
|
0.02%
6369.43
|
0.0%
33333.33
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
893.66
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
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 | 15.41% | 6.49 |
| 1 | 28.82% | 3.47 |
| 2 | 26.95% | 3.71 |
| 3 | 16.80% | 5.95 |
| 4 | 7.85% | 12.73 |
| 5+ | 4.17% | 23.99 |
|
大球 2.5 28.82%
小球 2.5 71.18%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.64%
平局
33.09%
客隊 勝利
24.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.82%
小球 2.5
71.18%
雙方進球
是
35.82%
否
64.18%
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 | 5.61% 17.84 | 12.25% 8.16 | 82.14% 1.22 |
| -1.5 | 17.86% 5.6 | — | 82.14% 1.22 |
| -1.0 | 17.86% 5.6 | 25.22% 3.96 | 56.92% 1.76 |
| -0.5 | 43.08% 2.32 | — | 56.92% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.08% 2.32 | 31.51% 3.17 | 25.41% 3.93 |
| +0.5 | 74.59% 1.34 | — | 25.41% 3.93 |
| +1.0 | 74.59% 1.34 | 17.66% 5.66 | 7.76% 12.89 |
| +1.5 | 92.24% 1.08 | — | 7.76% 12.89 |
| +2.0 | 92.24% 1.08 | 6.0% 16.66 | 1.76% 56.96 |
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。
