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
29.43%
公平賠率
3.4
平局
36.76%
公平賠率
2.72
客隊 勝利
33.81%
公平賠率
2.96
最可能的比分
0 - 0
概率 19.99%
公平賠率 5.0
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 | 3.4 | — | |
| 平局 | 2.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.99% | 5.0 |
| 2 | 0-1 | 16.59% | 6.03 |
| 3 | 1-0 | 15.59% | 6.41 |
| 4 | 1-1 | 12.94% | 7.73 |
| 5 | 0-2 | 6.89% | 14.52 |
| 6 | 2-0 | 6.08% | 16.45 |
| 7 | 1-2 | 5.37% | 18.62 |
| 8 | 2-1 | 5.05% | 19.81 |
| 9 | 2-2 | 2.09% | 47.74 |
| 10 | 0-3 | 1.9% | 52.5 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.99%
5.0
|
16.59%
6.03
|
6.89%
14.52
|
1.9%
52.5
|
0.4%
252.97
|
0.07%
1524.39
|
| 1 |
15.59%
6.41
|
12.94%
7.73
|
5.37%
18.62
|
1.49%
67.3
|
0.31%
324.36
|
0.05%
1953.12
|
| 2 |
6.08%
16.45
|
5.05%
19.81
|
2.09%
47.74
|
0.58%
172.56
|
0.12%
831.95
|
0.02%
5000.0
|
| 3 |
1.58%
63.25
|
1.31%
76.21
|
0.54%
183.62
|
0.15%
663.57
|
0.03%
3194.89
|
0.01%
19230.77
|
| 4 |
0.31%
324.36
|
0.26%
390.78
|
0.11%
941.62
|
0.03%
3401.36
|
0.01%
16393.44
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.05%
2079.0
|
0.04%
2506.27
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
21739.13
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2631.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.99% | 5.00 |
| 1 | 32.18% | 3.11 |
| 2 | 25.91% | 3.86 |
| 3 | 13.90% | 7.19 |
| 4 | 5.60% | 17.87 |
| 5+ | 2.42% | 41.25 |
|
大球 2.5 21.92%
小球 2.5 78.08%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.43%
平局
36.76%
客隊 勝利
33.81%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.92%
小球 2.5
78.08%
雙方進球
是
30.54%
否
69.46%
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 | 2.27% 44.14 | 7.5% 13.33 | 90.23% 1.11 |
| -1.5 | 9.77% 10.24 | — | 90.23% 1.11 |
| -1.0 | 9.77% 10.24 | 21.21% 4.71 | 69.02% 1.45 |
| -0.5 | 30.98% 3.23 | — | 69.02% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.98% 3.23 | 35.18% 2.84 | 33.84% 2.96 |
| +0.5 | 66.16% 1.51 | — | 33.84% 2.96 |
| +1.0 | 66.16% 1.51 | 22.57% 4.43 | 11.26% 8.88 |
| +1.5 | 88.74% 1.13 | — | 11.26% 8.88 |
| +2.0 | 88.74% 1.13 | 8.5% 11.77 | 2.77% 36.13 |
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。
