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
37.83%
公平賠率
2.64
平局
34.86%
公平賠率
2.87
客隊 勝利
27.31%
公平賠率
3.66
最可能的比分
0 - 0
概率 17.38%
公平賠率 5.75
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 | 2.64 | — | |
| 平局 | 2.87 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.66 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 2 | 1-0 | 16.68% | 5.99 |
| 3 | 0-1 | 13.73% | 7.28 |
| 4 | 1-1 | 13.18% | 7.59 |
| 5 | 2-0 | 8.01% | 12.49 |
| 6 | 2-1 | 6.33% | 15.81 |
| 7 | 0-2 | 5.42% | 18.44 |
| 8 | 1-2 | 5.21% | 19.21 |
| 9 | 3-0 | 2.56% | 39.03 |
| 10 | 2-2 | 2.5% | 40.02 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
13.73%
7.28
|
5.42%
18.44
|
1.43%
70.03
|
0.28%
354.61
|
0.04%
2242.15
|
| 1 |
16.68%
5.99
|
13.18%
7.59
|
5.21%
19.21
|
1.37%
72.95
|
0.27%
369.41
|
0.04%
2336.45
|
| 2 |
8.01%
12.49
|
6.33%
15.81
|
2.5%
40.02
|
0.66%
151.98
|
0.13%
769.23
|
0.02%
4878.05
|
| 3 |
2.56%
39.03
|
2.02%
49.4
|
0.8%
125.06
|
0.21%
474.83
|
0.04%
2403.85
|
0.01%
15151.52
|
| 4 |
0.61%
162.6
|
0.49%
205.85
|
0.19%
521.1
|
0.05%
1980.2
|
0.01%
10000.0
|
0.0%
62500.0
|
| 5 |
0.12%
846.74
|
0.09%
1071.81
|
0.04%
2717.39
|
0.01%
10309.28
|
0.0%
52631.58
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1529.05
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
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 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大球 2.5 25.6%
小球 2.5 74.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.83%
平局
34.86%
客隊 勝利
27.31%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.6%
小球 2.5
74.4%
雙方進球
是
33.7%
否
66.3%
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 | 3.96% 25.26 | 10.23% 9.77 | 85.81% 1.17 |
| -1.5 | 14.19% 7.05 | — | 85.81% 1.17 |
| -1.0 | 14.19% 7.05 | 23.86% 4.19 | 61.95% 1.61 |
| -0.5 | 38.05% 2.63 | — | 61.95% 1.61 |
| 0 (PK) | 38.05% 2.63 | 33.28% 3.01 | 28.67% 3.49 |
| +0.5 | 71.33% 1.4 | — | 28.67% 3.49 |
| +1.0 | 71.33% 1.4 | 19.64% 5.09 | 9.04% 11.07 |
| +1.5 | 90.96% 1.1 | — | 9.04% 11.07 |
| +2.0 | 90.96% 1.1 | 6.93% 14.43 | 2.11% 47.49 |
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。
