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
30.31%
公平賠率
3.3
平局
36.64%
公平賠率
2.73
客隊 勝利
33.05%
公平賠率
3.03
最可能的比分
0 - 0
概率 19.79%
公平賠率 5.05
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 | 3.3 | — | |
| 平局 | 2.73 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.79% | 5.05 |
| 2 | 0-1 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 1-0 | 15.83% | 6.32 |
| 4 | 1-1 | 12.98% | 7.7 |
| 5 | 0-2 | 6.65% | 15.03 |
| 6 | 2-0 | 6.33% | 15.79 |
| 7 | 1-2 | 5.32% | 18.79 |
| 8 | 2-1 | 5.19% | 19.26 |
| 9 | 2-2 | 2.13% | 46.97 |
| 10 | 0-3 | 1.82% | 54.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.79%
5.05
|
16.23%
6.16
|
6.65%
15.03
|
1.82%
54.99
|
0.37%
268.24
|
0.06%
1636.66
|
| 1 |
15.83%
6.32
|
12.98%
7.7
|
5.32%
18.79
|
1.45%
68.73
|
0.3%
335.35
|
0.05%
2044.99
|
| 2 |
6.33%
15.79
|
5.19%
19.26
|
2.13%
46.97
|
0.58%
171.85
|
0.12%
838.22
|
0.02%
5102.04
|
| 3 |
1.69%
59.22
|
1.38%
72.21
|
0.57%
176.12
|
0.16%
644.33
|
0.03%
3144.65
|
0.01%
19230.77
|
| 4 |
0.34%
296.12
|
0.28%
361.01
|
0.11%
880.28
|
0.03%
3225.81
|
0.01%
15625.0
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.05%
1851.85
|
0.04%
2257.34
|
0.02%
5494.51
|
0.01%
20000.0
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2551.02
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.96% | 44.04% |
| 1.5 | 19.84% | 80.16% |
| 2.5 | 5.03% | 94.97% |
| 3.5 | 0.99% | 99.01% |
| 4.5 | 0.16% | 99.84% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.79% | 5.05 |
| 1 | 32.06% | 3.12 |
| 2 | 25.97% | 3.85 |
| 3 | 14.02% | 7.13 |
| 4 | 5.68% | 17.61 |
| 5+ | 2.48% | 40.32 |
|
大球 2.5 22.18%
小球 2.5 77.82%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.31%
平局
36.64%
客隊 勝利
33.05%
大 / 小 2.5
大球 2.5
22.18%
小球 2.5
77.82%
雙方進球
是
30.81%
否
69.19%
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 | 2.44% 41.01 | 7.84% 12.76 | 89.73% 1.11 |
| -1.5 | 10.27% 9.73 | — | 89.73% 1.11 |
| -1.0 | 10.27% 9.73 | 21.62% 4.62 | 68.1% 1.47 |
| -0.5 | 31.9% 3.13 | — | 68.1% 1.47 |
| 0 (PK) | 31.9% 3.13 | 35.06% 2.85 | 33.04% 3.03 |
| +0.5 | 66.96% 1.49 | — | 33.04% 3.03 |
| +1.0 | 66.96% 1.49 | 22.17% 4.51 | 10.87% 9.2 |
| +1.5 | 89.13% 1.12 | — | 10.87% 9.2 |
| +2.0 | 89.13% 1.12 | 8.23% 12.15 | 2.64% 37.88 |
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。
