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
20.62%
公平賠率
4.85
平局
38.05%
公平賠率
2.63
客隊 勝利
41.32%
公平賠率
2.42
最可能的比分
0 - 0
概率 23.22%
公平賠率 4.31
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 | 4.85 | — | |
| 平局 | 2.63 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.42 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 23.22% | 4.31 |
| 2 | 0-1 | 20.9% | 4.78 |
| 3 | 1-0 | 13.01% | 7.69 |
| 4 | 1-1 | 11.7% | 8.54 |
| 5 | 0-2 | 9.41% | 10.63 |
| 6 | 1-2 | 5.27% | 18.99 |
| 7 | 2-0 | 3.64% | 27.46 |
| 8 | 2-1 | 3.28% | 30.51 |
| 9 | 0-3 | 2.82% | 35.44 |
| 10 | 1-3 | 1.58% | 63.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
23.22%
4.31
|
20.9%
4.78
|
9.41%
10.63
|
2.82%
35.44
|
0.63%
157.51
|
0.11%
874.89
|
| 1 |
13.01%
7.69
|
11.7%
8.54
|
5.27%
18.99
|
1.58%
63.29
|
0.36%
281.29
|
0.06%
1562.5
|
| 2 |
3.64%
27.46
|
3.28%
30.51
|
1.47%
67.81
|
0.44%
226.04
|
0.1%
1005.03
|
0.02%
5586.59
|
| 3 |
0.68%
147.12
|
0.61%
163.45
|
0.28%
363.24
|
0.08%
1210.65
|
0.02%
5376.34
|
0.0%
30303.03
|
| 4 |
0.1%
1050.42
|
0.09%
1168.22
|
0.04%
2597.4
|
0.01%
8620.69
|
0.0%
38461.54
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.01%
9345.79
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
76923.08
|
0.0%
333333.33
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2702.7
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 42.88% | 57.12% |
| 1.5 | 10.89% | 89.11% |
| 2.5 | 1.93% | 98.07% |
| 3.5 | 0.26% | 99.74% |
| 4.5 | 0.03% | 99.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 23.22% | 4.31 |
| 1 | 33.91% | 2.95 |
| 2 | 24.75% | 4.04 |
| 3 | 12.05% | 8.30 |
| 4 | 4.40% | 22.74 |
| 5+ | 1.68% | 59.69 |
|
大球 2.5 18.12%
小球 2.5 81.88%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.62%
平局
38.05%
客隊 勝利
41.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
18.12%
小球 2.5
81.88%
雙方進球
是
25.45%
否
74.55%
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 | 0.89% 112.65 | 4.29% 23.29 | 94.82% 1.05 |
| -1.5 | 5.18% 19.3 | — | 94.82% 1.05 |
| -1.0 | 5.18% 19.3 | 16.57% 6.04 | 78.25% 1.28 |
| -0.5 | 21.75% 4.6 | — | 78.25% 1.28 |
| 0 (PK) | 21.75% 4.6 | 36.49% 2.74 | 41.76% 2.39 |
| +0.5 | 58.24% 1.72 | — | 41.76% 2.39 |
| +1.0 | 58.24% 1.72 | 26.63% 3.76 | 15.13% 6.61 |
| +1.5 | 84.87% 1.18 | — | 15.13% 6.61 |
| +2.0 | 84.87% 1.18 | 11.09% 9.02 | 4.04% 24.74 |
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。
