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
39.4%
公平賠率
2.54
平局
34.18%
公平賠率
2.93
客隊 勝利
26.41%
公平賠率
3.79
最可能的比分
1 - 0
概率 16.7%
公平賠率 5.99
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 | 2.54 | — | |
| 平局 | 2.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.79 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.7% | 5.99 |
| 2 | 0-0 | 16.53% | 6.05 |
| 3 | 1-1 | 13.19% | 7.58 |
| 4 | 0-1 | 13.06% | 7.66 |
| 5 | 2-0 | 8.43% | 11.86 |
| 6 | 2-1 | 6.66% | 15.01 |
| 7 | 1-2 | 5.21% | 19.19 |
| 8 | 0-2 | 5.16% | 19.39 |
| 9 | 3-0 | 2.84% | 35.23 |
| 10 | 2-2 | 2.63% | 38.01 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.53%
6.05
|
13.06%
7.66
|
5.16%
19.39
|
1.36%
73.62
|
0.27%
372.72
|
0.04%
2358.49
|
| 1 |
16.7%
5.99
|
13.19%
7.58
|
5.21%
19.19
|
1.37%
72.89
|
0.27%
369.14
|
0.04%
2336.45
|
| 2 |
8.43%
11.86
|
6.66%
15.01
|
2.63%
38.01
|
0.69%
144.34
|
0.14%
730.99
|
0.02%
4629.63
|
| 3 |
2.84%
35.23
|
2.24%
44.6
|
0.89%
112.91
|
0.23%
428.82
|
0.05%
2169.2
|
0.01%
13698.63
|
| 4 |
0.72%
139.53
|
0.57%
176.62
|
0.22%
447.23
|
0.06%
1697.79
|
0.01%
8620.69
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.14%
690.61
|
0.11%
874.13
|
0.05%
2212.39
|
0.01%
8403.36
|
0.0%
43478.26
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.08%
·
公平：
1251.56
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
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 | 16.53% | 6.05 |
| 1 | 29.75% | 3.36 |
| 2 | 26.78% | 3.73 |
| 3 | 16.07% | 6.22 |
| 4 | 7.23% | 13.83 |
| 5+ | 3.64% | 27.47 |
|
大球 2.5 26.94%
小球 2.5 73.06%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.40%
平局
34.18%
客隊 勝利
26.41%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.94%
小球 2.5
73.06%
雙方進球
是
34.72%
否
65.28%
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 | 4.49% 22.28 | 10.91% 9.17 | 84.6% 1.18 |
| -1.5 | 15.4% 6.49 | — | 84.6% 1.18 |
| -1.0 | 15.4% 6.49 | 24.3% 4.11 | 60.3% 1.66 |
| -0.5 | 39.7% 2.52 | — | 60.3% 1.66 |
| 0 (PK) | 39.7% 2.52 | 32.6% 3.07 | 27.7% 3.61 |
| +0.5 | 72.3% 1.38 | — | 27.7% 3.61 |
| +1.0 | 72.3% 1.38 | 19.01% 5.26 | 8.7% 11.5 |
| +1.5 | 91.3% 1.1 | — | 8.7% 11.5 |
| +2.0 | 91.3% 1.1 | 6.67% 14.98 | 2.02% 49.47 |
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。
