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
35.57%
公平賠率
2.81
平局
35.23%
公平賠率
2.84
客隊 勝利
29.21%
公平賠率
3.42
最可能的比分
0 - 0
概率 17.73%
公平賠率 5.64
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 | 2.81 | — | |
| 平局 | 2.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.73% | 5.64 |
| 2 | 1-0 | 16.13% | 6.2 |
| 3 | 0-1 | 14.54% | 6.88 |
| 4 | 1-1 | 13.23% | 7.56 |
| 5 | 2-0 | 7.34% | 13.62 |
| 6 | 2-1 | 6.02% | 16.61 |
| 7 | 0-2 | 5.96% | 16.78 |
| 8 | 1-2 | 5.42% | 18.44 |
| 9 | 2-2 | 2.47% | 40.52 |
| 10 | 3-0 | 2.23% | 44.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
14.54%
6.88
|
5.96%
16.78
|
1.63%
61.38
|
0.33%
299.4
|
0.05%
1824.82
|
| 1 |
16.13%
6.2
|
13.23%
7.56
|
5.42%
18.44
|
1.48%
67.45
|
0.3%
329.06
|
0.05%
2008.03
|
| 2 |
7.34%
13.62
|
6.02%
16.61
|
2.47%
40.52
|
0.67%
148.26
|
0.14%
723.07
|
0.02%
4405.29
|
| 3 |
2.23%
44.91
|
1.83%
54.77
|
0.75%
133.58
|
0.2%
488.76
|
0.04%
2386.63
|
0.01%
14492.75
|
| 4 |
0.51%
197.39
|
0.42%
240.73
|
0.17%
587.2
|
0.05%
2150.54
|
0.01%
10526.32
|
0.0%
62500.0
|
| 5 |
0.09%
1084.6
|
0.08%
1322.75
|
0.03%
3225.81
|
0.01%
11764.71
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1742.16
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
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 | 17.73% | 5.64 |
| 1 | 30.67% | 3.26 |
| 2 | 26.53% | 3.77 |
| 3 | 15.30% | 6.54 |
| 4 | 6.62% | 15.11 |
| 5+ | 3.16% | 31.69 |
|
大球 2.5 25.07%
小球 2.5 74.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.57%
平局
35.23%
客隊 勝利
29.21%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.07%
小球 2.5
74.93%
雙方進球
是
33.43%
否
66.57%
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 | 3.38% 29.56 | 9.35% 10.7 | 87.27% 1.15 |
| -1.5 | 12.73% 7.86 | — | 87.27% 1.15 |
| -1.0 | 12.73% 7.86 | 22.95% 4.36 | 64.32% 1.55 |
| -0.5 | 35.68% 2.8 | — | 64.32% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.68% 2.8 | 33.64% 2.97 | 30.68% 3.26 |
| +0.5 | 69.32% 1.44 | — | 30.68% 3.26 |
| +1.0 | 69.32% 1.44 | 20.68% 4.84 | 10.0% 10.0 |
| +1.5 | 90.0% 1.11 | — | 10.0% 10.0 |
| +2.0 | 90.0% 1.11 | 7.59% 13.18 | 2.42% 41.41 |
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。
