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
31.04%
公平賠率
3.22
平局
35.76%
公平賠率
2.8
客隊 勝利
33.2%
公平賠率
3.01
最可能的比分
0 - 0
概率 18.45%
公平賠率 5.42
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 | 3.22 | — | |
| 平局 | 2.8 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.01 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.45% | 5.42 |
| 2 | 0-1 | 15.68% | 6.38 |
| 3 | 1-0 | 15.5% | 6.45 |
| 4 | 1-1 | 13.17% | 7.59 |
| 5 | 0-2 | 6.67% | 15.0 |
| 6 | 2-0 | 6.51% | 15.36 |
| 7 | 1-2 | 5.6% | 17.86 |
| 8 | 2-1 | 5.53% | 18.07 |
| 9 | 2-2 | 2.35% | 42.52 |
| 10 | 0-3 | 1.89% | 52.95 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.45%
5.42
|
15.68%
6.38
|
6.67%
15.0
|
1.89%
52.95
|
0.4%
249.19
|
0.07%
1466.28
|
| 1 |
15.5%
6.45
|
13.17%
7.59
|
5.6%
17.86
|
1.59%
63.03
|
0.34%
296.65
|
0.06%
1745.2
|
| 2 |
6.51%
15.36
|
5.53%
18.07
|
2.35%
42.52
|
0.67%
150.08
|
0.14%
706.21
|
0.02%
4149.38
|
| 3 |
1.82%
54.86
|
1.55%
64.55
|
0.66%
151.86
|
0.19%
535.91
|
0.04%
2525.25
|
0.01%
14925.37
|
| 4 |
0.38%
261.23
|
0.33%
307.31
|
0.14%
723.07
|
0.04%
2551.02
|
0.01%
12048.19
|
0.0%
71428.57
|
| 5 |
0.06%
1555.21
|
0.05%
1828.15
|
0.02%
4310.34
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
71428.57
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2028.4
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.45% | 5.42 |
| 1 | 31.18% | 3.21 |
| 2 | 26.35% | 3.80 |
| 3 | 14.84% | 6.74 |
| 4 | 6.27% | 15.94 |
| 5+ | 2.90% | 34.51 |
|
大球 2.5 24.01%
小球 2.5 75.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.04%
平局
35.76%
客隊 勝利
33.20%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.01%
小球 2.5
75.99%
雙方進球
是
32.54%
否
67.46%
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 | 2.7% 37.08 | 8.2% 12.19 | 89.1% 1.12 |
| -1.5 | 10.9% 9.17 | — | 89.1% 1.12 |
| -1.0 | 10.9% 9.17 | 21.73% 4.6 | 67.37% 1.48 |
| -0.5 | 32.63% 3.06 | — | 67.37% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.63% 3.06 | 34.17% 2.93 | 33.19% 3.01 |
| +0.5 | 66.81% 1.5 | — | 33.19% 3.01 |
| +1.0 | 66.81% 1.5 | 21.99% 4.55 | 11.2% 8.93 |
| +1.5 | 88.8% 1.13 | — | 11.2% 8.93 |
| +2.0 | 88.8% 1.13 | 8.4% 11.9 | 2.8% 35.69 |
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。
