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
31.3%
公平賠率
3.2
平局
35.28%
公平賠率
2.83
客隊 勝利
33.43%
公平賠率
2.99
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 | 3.2 | — | |
| 平局 | 2.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.99 | — |
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 | 0-1 | 15.42% | 6.48 |
| 3 | 1-0 | 15.25% | 6.56 |
| 4 | 1-1 | 13.26% | 7.54 |
| 5 | 0-2 | 6.71% | 14.9 |
| 6 | 2-0 | 6.56% | 15.25 |
| 7 | 1-2 | 5.77% | 17.33 |
| 8 | 2-1 | 5.7% | 17.53 |
| 9 | 2-2 | 2.48% | 40.3 |
| 10 | 0-3 | 1.95% | 51.4 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
15.42%
6.48
|
6.71%
14.9
|
1.95%
51.4
|
0.42%
236.29
|
0.07%
1358.7
|
| 1 |
15.25%
6.56
|
13.26%
7.54
|
5.77%
17.33
|
1.67%
59.76
|
0.36%
274.8
|
0.06%
1579.78
|
| 2 |
6.56%
15.25
|
5.7%
17.53
|
2.48%
40.3
|
0.72%
138.99
|
0.16%
638.98
|
0.03%
3676.47
|
| 3 |
1.88%
53.21
|
1.64%
61.16
|
0.71%
140.59
|
0.21%
484.73
|
0.04%
2227.17
|
0.01%
12820.51
|
| 4 |
0.4%
247.46
|
0.35%
284.5
|
0.15%
654.02
|
0.04%
2257.34
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.07%
1438.85
|
0.06%
1652.89
|
0.03%
3802.28
|
0.01%
13157.89
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1788.91
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.68% | 42.32% |
| 1.5 | 21.29% | 78.71% |
| 2.5 | 5.64% | 94.36% |
| 3.5 | 1.16% | 98.84% |
| 4.5 | 0.19% | 99.81% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.1% | 41.9% |
| 1.5 | 21.66% | 78.34% |
| 2.5 | 5.8% | 94.2% |
| 3.5 | 1.2% | 98.8% |
| 4.5 | 0.2% | 99.8% |
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
31.30%
平局
35.28%
客隊 勝利
33.43%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.07%
小球 2.5
74.93%
雙方進球
是
33.52%
否
66.48%
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 | 2.82% 35.49 | 8.35% 11.97 | 88.83% 1.13 |
| -1.5 | 11.17% 8.95 | — | 88.83% 1.13 |
| -1.0 | 11.17% 8.95 | 21.71% 4.61 | 67.12% 1.49 |
| -0.5 | 32.88% 3.04 | — | 67.12% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.88% 3.04 | 33.69% 2.97 | 33.43% 2.99 |
| +0.5 | 66.57% 1.5 | — | 33.43% 2.99 |
| +1.0 | 66.57% 1.5 | 21.96% 4.55 | 11.47% 8.72 |
| +1.5 | 88.53% 1.13 | — | 11.47% 8.72 |
| +2.0 | 88.53% 1.13 | 8.55% 11.7 | 2.93% 34.18 |
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。
