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
30.9%
公平賠率
3.24
平局
35.04%
公平賠率
2.85
客隊 勝利
34.07%
公平賠率
2.94
最可能的比分
0 - 0
概率 17.38%
公平賠率 5.75
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 | 3.24 | — | |
| 平局 | 2.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 2 | 0-1 | 15.47% | 6.47 |
| 3 | 1-0 | 14.94% | 6.69 |
| 4 | 1-1 | 13.3% | 7.52 |
| 5 | 0-2 | 6.88% | 14.53 |
| 6 | 2-0 | 6.43% | 15.56 |
| 7 | 1-2 | 5.92% | 16.9 |
| 8 | 2-1 | 5.72% | 17.48 |
| 9 | 2-2 | 2.55% | 39.29 |
| 10 | 0-3 | 2.04% | 48.98 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
15.47%
6.47
|
6.88%
14.53
|
2.04%
48.98
|
0.45%
220.12
|
0.08%
1236.09
|
| 1 |
14.94%
6.69
|
13.3%
7.52
|
5.92%
16.9
|
1.76%
56.95
|
0.39%
255.95
|
0.07%
1438.85
|
| 2 |
6.43%
15.56
|
5.72%
17.48
|
2.55%
39.29
|
0.76%
132.45
|
0.17%
595.24
|
0.03%
3344.48
|
| 3 |
1.84%
54.28
|
1.64%
60.99
|
0.73%
137.06
|
0.22%
462.11
|
0.05%
2074.69
|
0.01%
11627.91
|
| 4 |
0.4%
252.46
|
0.35%
283.69
|
0.16%
637.35
|
0.05%
2150.54
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.07%
1468.43
|
0.06%
1650.17
|
0.03%
3703.7
|
0.01%
12500.0
|
0.0%
55555.56
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1689.19
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 | 58.93% | 41.07% |
| 1.5 | 22.39% | 77.61% |
| 2.5 | 6.12% | 93.88% |
| 3.5 | 1.3% | 98.7% |
| 4.5 | 0.22% | 99.78% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大球 2.5 25.6%
小球 2.5 74.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.90%
平局
35.04%
客隊 勝利
34.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.6%
小球 2.5
74.4%
雙方進球
是
34.0%
否
66.0%
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 | 2.77% 36.06 | 8.23% 12.15 | 89.0% 1.12 |
| -1.5 | 11.0% 9.09 | — | 89.0% 1.12 |
| -1.0 | 11.0% 9.09 | 21.44% 4.66 | 67.55% 1.48 |
| -0.5 | 32.45% 3.08 | — | 67.55% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.45% 3.08 | 33.45% 2.99 | 34.1% 2.93 |
| +0.5 | 65.9% 1.52 | — | 34.1% 2.93 |
| +1.0 | 65.9% 1.52 | 22.19% 4.51 | 11.91% 8.39 |
| +1.5 | 88.09% 1.14 | — | 11.91% 8.39 |
| +2.0 | 88.09% 1.14 | 8.82% 11.34 | 3.1% 32.27 |
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。
