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
34.38%
公平賠率
2.91
平局
36.11%
公平賠率
2.77
客隊 勝利
29.52%
公平賠率
3.39
最可能的比分
0 - 0
概率 19.01%
公平賠率 5.26
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 | 2.91 | — | |
| 平局 | 2.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.01% | 5.26 |
| 2 | 1-0 | 16.35% | 6.12 |
| 3 | 0-1 | 15.21% | 6.57 |
| 4 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 5 | 2-0 | 7.03% | 14.22 |
| 6 | 0-2 | 6.08% | 16.44 |
| 7 | 2-1 | 5.63% | 17.78 |
| 8 | 1-2 | 5.23% | 19.11 |
| 9 | 2-2 | 2.25% | 44.44 |
| 10 | 3-0 | 2.02% | 49.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.01%
5.26
|
15.21%
6.57
|
6.08%
16.44
|
1.62%
61.63
|
0.32%
308.17
|
0.05%
1926.78
|
| 1 |
16.35%
6.12
|
13.08%
7.64
|
5.23%
19.11
|
1.4%
71.66
|
0.28%
358.29
|
0.04%
2237.14
|
| 2 |
7.03%
14.22
|
5.63%
17.78
|
2.25%
44.44
|
0.6%
166.67
|
0.12%
833.33
|
0.02%
5208.33
|
| 3 |
2.02%
49.61
|
1.61%
62.02
|
0.65%
155.04
|
0.17%
581.4
|
0.03%
2906.98
|
0.01%
18181.82
|
| 4 |
0.43%
230.73
|
0.35%
288.43
|
0.14%
720.98
|
0.04%
2702.7
|
0.01%
13513.51
|
0.0%
83333.33
|
| 5 |
0.07%
1342.28
|
0.06%
1677.85
|
0.02%
4184.1
|
0.01%
15625.0
|
0.0%
76923.08
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2207.51
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.68% | 42.32% |
| 1.5 | 21.29% | 78.71% |
| 2.5 | 5.64% | 94.36% |
| 3.5 | 1.16% | 98.84% |
| 4.5 | 0.19% | 99.81% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.07% | 44.93% |
| 1.5 | 19.12% | 80.88% |
| 2.5 | 4.74% | 95.26% |
| 3.5 | 0.91% | 99.09% |
| 4.5 | 0.14% | 99.86% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.01% | 5.26 |
| 1 | 31.56% | 3.17 |
| 2 | 26.20% | 3.82 |
| 3 | 14.50% | 6.90 |
| 4 | 6.02% | 16.62 |
| 5+ | 2.71% | 36.85 |
|
大球 2.5 23.23%
小球 2.5 76.77%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.38%
平局
36.11%
客隊 勝利
29.52%
大 / 小 2.5
大球 2.5
23.23%
小球 2.5
76.77%
雙方進球
是
31.76%
否
68.24%
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 | 2.98% 33.55 | 8.79% 11.38 | 88.23% 1.13 |
| -1.5 | 11.77% 8.5 | — | 88.23% 1.13 |
| -1.0 | 11.77% 8.5 | 22.66% 4.41 | 65.57% 1.53 |
| -0.5 | 34.43% 2.9 | — | 65.57% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.43% 2.9 | 34.53% 2.9 | 31.04% 3.22 |
| +0.5 | 68.96% 1.45 | — | 31.04% 3.22 |
| +1.0 | 68.96% 1.45 | 21.08% 4.74 | 9.97% 10.03 |
| +1.5 | 90.03% 1.11 | — | 9.97% 10.03 |
| +2.0 | 90.03% 1.11 | 7.61% 13.15 | 2.36% 42.37 |
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。
