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
34.07%
公平賠率
2.94
平局
34.47%
公平賠率
2.9
客隊 勝利
31.46%
公平賠率
3.18
最可能的比分
0 - 0
概率 16.53%
公平賠率 6.05
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 | 2.94 | — | |
| 平局 | 2.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.18 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 16.53% | 6.05 |
| 2 | 1-0 | 15.04% | 6.65 |
| 3 | 0-1 | 14.71% | 6.8 |
| 4 | 1-1 | 13.39% | 7.47 |
| 5 | 2-0 | 6.84% | 14.61 |
| 6 | 0-2 | 6.55% | 15.27 |
| 7 | 2-1 | 6.09% | 16.42 |
| 8 | 1-2 | 5.96% | 16.79 |
| 9 | 2-2 | 2.71% | 36.89 |
| 10 | 3-0 | 2.08% | 48.17 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.53%
6.05
|
14.71%
6.8
|
6.55%
15.27
|
1.94%
51.49
|
0.43%
231.43
|
0.08%
1300.39
|
| 1 |
15.04%
6.65
|
13.39%
7.47
|
5.96%
16.79
|
1.77%
56.58
|
0.39%
254.32
|
0.07%
1428.57
|
| 2 |
6.84%
14.61
|
6.09%
16.42
|
2.71%
36.89
|
0.8%
124.35
|
0.18%
558.97
|
0.03%
3144.65
|
| 3 |
2.08%
48.17
|
1.85%
54.12
|
0.82%
121.62
|
0.24%
410.0
|
0.05%
1841.62
|
0.01%
10309.28
|
| 4 |
0.47%
211.73
|
0.42%
237.87
|
0.19%
534.47
|
0.06%
1801.8
|
0.01%
8130.08
|
0.0%
45454.55
|
| 5 |
0.09%
1162.79
|
0.08%
1307.19
|
0.03%
2941.18
|
0.01%
9900.99
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1453.49
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
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 | 16.53% | 6.05 |
| 1 | 29.75% | 3.36 |
| 2 | 26.78% | 3.73 |
| 3 | 16.07% | 6.22 |
| 4 | 7.23% | 13.83 |
| 5+ | 3.64% | 27.47 |
|
大球 2.5 26.94%
小球 2.5 73.06%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.07%
平局
34.47%
客隊 勝利
31.46%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.94%
小球 2.5
73.06%
雙方進球
是
35.21%
否
64.79%
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 | 3.2% 31.24 | 8.89% 11.25 | 87.91% 1.14 |
| -1.5 | 12.09% 8.27 | — | 87.91% 1.14 |
| -1.0 | 12.09% 8.27 | 22.01% 4.54 | 65.9% 1.52 |
| -0.5 | 34.1% 2.93 | — | 65.9% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.1% 2.93 | 32.88% 3.04 | 33.01% 3.03 |
| +0.5 | 66.99% 1.49 | — | 33.01% 3.03 |
| +1.0 | 66.99% 1.49 | 21.53% 4.64 | 11.48% 8.71 |
| +1.5 | 88.52% 1.13 | — | 11.48% 8.71 |
| +2.0 | 88.52% 1.13 | 8.5% 11.76 | 2.98% 33.58 |
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。
