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
26.15%
公平賠率
3.82
平局
37.71%
公平賠率
2.65
客隊 勝利
36.14%
公平賠率
2.77
最可能的比分
0 - 0
概率 21.65%
公平賠率 4.62
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 | 3.82 | — | |
| 平局 | 2.65 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 0-1 | 18.19% | 5.5 |
| 3 | 1-0 | 14.94% | 6.69 |
| 4 | 1-1 | 12.55% | 7.97 |
| 5 | 0-2 | 7.64% | 13.09 |
| 6 | 1-2 | 5.27% | 18.97 |
| 7 | 2-0 | 5.15% | 19.4 |
| 8 | 2-1 | 4.33% | 23.1 |
| 9 | 0-3 | 2.14% | 46.75 |
| 10 | 2-2 | 1.82% | 54.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.65%
4.62
|
18.19%
5.5
|
7.64%
13.09
|
2.14%
46.75
|
0.45%
222.62
|
0.08%
1324.5
|
| 1 |
14.94%
6.69
|
12.55%
7.97
|
5.27%
18.97
|
1.48%
67.76
|
0.31%
322.68
|
0.05%
1919.39
|
| 2 |
5.15%
19.4
|
4.33%
23.1
|
1.82%
54.99
|
0.51%
196.39
|
0.11%
935.45
|
0.02%
5555.56
|
| 3 |
1.19%
84.35
|
1.0%
100.41
|
0.42%
239.06
|
0.12%
853.97
|
0.02%
4065.04
|
0.0%
24390.24
|
| 4 |
0.2%
489.0
|
0.17%
582.07
|
0.07%
1385.04
|
0.02%
4950.5
|
0.0%
23809.52
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.03%
3546.1
|
0.02%
4219.41
|
0.01%
10000.0
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
166666.67
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.03%
·
公平：
3125.0
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.83% | 43.17% |
| 1.5 | 20.57% | 79.43% |
| 2.5 | 5.33% | 94.67% |
| 3.5 | 1.07% | 98.93% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.65% | 4.62 |
| 1 | 33.13% | 3.02 |
| 2 | 25.34% | 3.95 |
| 3 | 12.93% | 7.74 |
| 4 | 4.94% | 20.23 |
| 5+ | 2.00% | 49.95 |
|
大球 2.5 19.87%
小球 2.5 80.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.15%
平局
37.71%
客隊 勝利
36.14%
大 / 小 2.5
大球 2.5
19.87%
小球 2.5
80.13%
雙方進球
是
28.32%
否
71.68%
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 | 1.63% 61.27 | 6.23% 16.06 | 92.14% 1.09 |
| -1.5 | 7.86% 12.73 | — | 92.14% 1.09 |
| -1.0 | 7.86% 12.73 | 19.71% 5.07 | 72.43% 1.38 |
| -0.5 | 27.57% 3.63 | — | 72.43% 1.38 |
| 0 (PK) | 27.57% 3.63 | 36.14% 2.77 | 36.29% 2.76 |
| +0.5 | 63.71% 1.57 | — | 36.29% 2.76 |
| +1.0 | 63.71% 1.57 | 23.99% 4.17 | 12.29% 8.13 |
| +1.5 | 87.71% 1.14 | — | 12.29% 8.13 |
| +2.0 | 87.71% 1.14 | 9.23% 10.84 | 3.07% 32.6 |
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。
