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
36.55%
公平賠率
2.74
平局
35.41%
公平賠率
2.82
客隊 勝利
28.04%
公平賠率
3.57
最可能的比分
0 - 0
概率 18.09%
公平賠率 5.53
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 | 2.74 | — | |
| 平局 | 2.82 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.57 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.09% | 5.53 |
| 2 | 1-0 | 16.64% | 6.01 |
| 3 | 0-1 | 14.29% | 7.0 |
| 4 | 1-1 | 13.15% | 7.61 |
| 5 | 2-0 | 7.65% | 13.06 |
| 6 | 2-1 | 6.05% | 16.54 |
| 7 | 0-2 | 5.64% | 17.72 |
| 8 | 1-2 | 5.19% | 19.26 |
| 9 | 2-2 | 2.39% | 41.87 |
| 10 | 3-0 | 2.35% | 42.6 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.09%
5.53
|
14.29%
7.0
|
5.64%
17.72
|
1.49%
67.29
|
0.29%
340.72
|
0.05%
2155.17
|
| 1 |
16.64%
6.01
|
13.15%
7.61
|
5.19%
19.26
|
1.37%
73.14
|
0.27%
370.37
|
0.04%
2341.92
|
| 2 |
7.65%
13.06
|
6.05%
16.54
|
2.39%
41.87
|
0.63%
158.98
|
0.12%
805.15
|
0.02%
5102.04
|
| 3 |
2.35%
42.6
|
1.85%
53.93
|
0.73%
136.52
|
0.19%
518.4
|
0.04%
2624.67
|
0.01%
16666.67
|
| 4 |
0.54%
185.22
|
0.43%
234.47
|
0.17%
593.47
|
0.04%
2252.25
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
71428.57
|
| 5 |
0.1%
1007.05
|
0.08%
1273.89
|
0.03%
3225.81
|
0.01%
12195.12
|
0.0%
62500.0
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1795.33
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 | 54.62% | 45.38% |
| 1.5 | 18.76% | 81.24% |
| 2.5 | 4.6% | 95.4% |
| 3.5 | 0.87% | 99.13% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.09% | 5.53 |
| 1 | 30.93% | 3.23 |
| 2 | 26.44% | 3.78 |
| 3 | 15.07% | 6.63 |
| 4 | 6.44% | 15.52 |
| 5+ | 3.03% | 33.05 |
|
大球 2.5 24.54%
小球 2.5 75.46%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.55%
平局
35.41%
客隊 勝利
28.04%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.54%
小球 2.5
75.46%
雙方進球
是
32.85%
否
67.15%
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 | 3.56% 28.08 | 9.69% 10.32 | 86.75% 1.15 |
| -1.5 | 13.25% 7.55 | — | 86.75% 1.15 |
| -1.0 | 13.25% 7.55 | 23.46% 4.26 | 63.29% 1.58 |
| -0.5 | 36.71% 2.72 | — | 63.29% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.71% 2.72 | 33.82% 2.96 | 29.47% 3.39 |
| +0.5 | 70.53% 1.42 | — | 29.47% 3.39 |
| +1.0 | 70.53% 1.42 | 20.15% 4.96 | 9.32% 10.73 |
| +1.5 | 90.68% 1.1 | — | 9.32% 10.73 |
| +2.0 | 90.68% 1.1 | 7.14% 14.0 | 2.18% 45.97 |
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。
