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
37.92%
公平賠率
2.64
平局
34.64%
公平賠率
2.89
客隊 勝利
27.45%
公平賠率
3.64
最可能的比分
0 - 0
概率 17.03%
公平賠率 5.87
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 | 2.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 1-0 | 16.52% | 6.05 |
| 3 | 0-1 | 13.63% | 7.34 |
| 4 | 1-1 | 13.22% | 7.57 |
| 5 | 2-0 | 8.01% | 12.48 |
| 6 | 2-1 | 6.41% | 15.6 |
| 7 | 0-2 | 5.45% | 18.35 |
| 8 | 1-2 | 5.29% | 18.91 |
| 9 | 3-0 | 2.59% | 38.6 |
| 10 | 2-2 | 2.56% | 39.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.03%
5.87
|
13.63%
7.34
|
5.45%
18.35
|
1.45%
68.8
|
0.29%
344.0
|
0.05%
2150.54
|
| 1 |
16.52%
6.05
|
13.22%
7.57
|
5.29%
18.91
|
1.41%
70.93
|
0.28%
354.61
|
0.05%
2217.29
|
| 2 |
8.01%
12.48
|
6.41%
15.6
|
2.56%
39.0
|
0.68%
146.24
|
0.14%
730.99
|
0.02%
4566.21
|
| 3 |
2.59%
38.6
|
2.07%
48.24
|
0.83%
120.61
|
0.22%
452.28
|
0.04%
2262.44
|
0.01%
14084.51
|
| 4 |
0.63%
159.16
|
0.5%
198.97
|
0.2%
497.27
|
0.05%
1865.67
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.12%
820.34
|
0.1%
1025.64
|
0.04%
2564.1
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
47619.05
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1445.09
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
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 | 17.03% | 5.87 |
| 1 | 30.15% | 3.32 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 15.74% | 6.35 |
| 4 | 6.97% | 14.36 |
| 5+ | 3.43% | 29.18 |
|
大球 2.5 26.14%
小球 2.5 73.86%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.92%
平局
34.64%
客隊 勝利
27.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.14%
小球 2.5
73.86%
雙方進球
是
34.19%
否
65.81%
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 | 4.03% 24.81 | 10.3% 9.71 | 85.67% 1.17 |
| -1.5 | 14.33% 6.98 | — | 85.67% 1.17 |
| -1.0 | 14.33% 6.98 | 23.82% 4.2 | 61.85% 1.62 |
| -0.5 | 38.15% 2.62 | — | 61.85% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.15% 2.62 | 33.05% 3.03 | 28.81% 3.47 |
| +0.5 | 71.19% 1.4 | — | 28.81% 3.47 |
| +1.0 | 71.19% 1.4 | 19.64% 5.09 | 9.16% 10.91 |
| +1.5 | 90.84% 1.1 | — | 9.16% 10.91 |
| +2.0 | 90.84% 1.1 | 7.0% 14.28 | 2.16% 46.34 |
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。
