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
25.09%
公平賠率
3.99
平局
36.74%
公平賠率
2.72
客隊 勝利
38.17%
公平賠率
2.62
最可能的比分
0 - 0
概率 20.39%
公平賠率 4.9
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 | 3.99 | — | |
| 平局 | 2.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.62 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 20.39% | 4.9 |
| 2 | 0-1 | 18.35% | 5.45 |
| 3 | 1-0 | 14.07% | 7.11 |
| 4 | 1-1 | 12.66% | 7.9 |
| 5 | 0-2 | 8.26% | 12.11 |
| 6 | 1-2 | 5.7% | 17.55 |
| 7 | 2-0 | 4.85% | 20.6 |
| 8 | 2-1 | 4.37% | 22.89 |
| 9 | 0-3 | 2.48% | 40.36 |
| 10 | 2-2 | 1.97% | 50.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.39%
4.9
|
18.35%
5.45
|
8.26%
12.11
|
2.48%
40.36
|
0.56%
179.37
|
0.1%
997.01
|
| 1 |
14.07%
7.11
|
12.66%
7.9
|
5.7%
17.55
|
1.71%
58.49
|
0.38%
259.94
|
0.07%
1445.09
|
| 2 |
4.85%
20.6
|
4.37%
22.89
|
1.97%
50.86
|
0.59%
169.55
|
0.13%
753.58
|
0.02%
4184.1
|
| 3 |
1.12%
89.57
|
1.0%
99.51
|
0.45%
221.14
|
0.14%
736.92
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
18181.82
|
| 4 |
0.19%
519.21
|
0.17%
577.03
|
0.08%
1282.05
|
0.02%
4273.5
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
111111.11
|
| 5 |
0.03%
3759.4
|
0.02%
4184.1
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
31250.0
|
0.0%
142857.14
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2341.92
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
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 | 20.39% | 4.90 |
| 1 | 32.42% | 3.08 |
| 2 | 25.78% | 3.88 |
| 3 | 13.66% | 7.32 |
| 4 | 5.43% | 18.41 |
| 5+ | 2.31% | 43.23 |
|
大球 2.5 21.41%
小球 2.5 78.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.09%
平局
36.74%
客隊 勝利
38.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.41%
小球 2.5
78.59%
雙方進球
是
29.58%
否
70.42%
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 | 1.55% 64.43 | 5.94% 16.83 | 92.51% 1.08 |
| -1.5 | 7.49% 13.35 | — | 92.51% 1.08 |
| -1.0 | 7.49% 13.35 | 18.92% 5.29 | 73.59% 1.36 |
| -0.5 | 26.41% 3.79 | — | 73.59% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.41% 3.79 | 35.16% 2.84 | 38.43% 2.6 |
| +0.5 | 61.57% 1.62 | — | 38.43% 2.6 |
| +1.0 | 61.57% 1.62 | 24.67% 4.05 | 13.75% 7.27 |
| +1.5 | 86.25% 1.16 | — | 13.75% 7.27 |
| +2.0 | 86.25% 1.16 | 10.11% 9.89 | 3.65% 27.42 |
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。
