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
28.09%
公平賠率
3.56
平局
35.79%
公平賠率
2.79
客隊 勝利
36.12%
公平賠率
2.77
最可能的比分
0 - 0
概率 18.64%
公平賠率 5.37
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 | 3.56 | — | |
| 平局 | 2.79 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.77 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.64% | 5.37 |
| 2 | 0-1 | 16.77% | 5.96 |
| 3 | 1-0 | 14.54% | 6.88 |
| 4 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 5 | 0-2 | 7.55% | 13.25 |
| 6 | 1-2 | 5.89% | 16.98 |
| 7 | 2-0 | 5.67% | 17.64 |
| 8 | 2-1 | 5.1% | 19.6 |
| 9 | 2-2 | 2.3% | 43.55 |
| 10 | 0-3 | 2.26% | 44.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.64%
5.37
|
16.77%
5.96
|
7.55%
13.25
|
2.26%
44.16
|
0.51%
196.27
|
0.09%
1090.51
|
| 1 |
14.54%
6.88
|
13.08%
7.64
|
5.89%
16.98
|
1.77%
56.62
|
0.4%
251.64
|
0.07%
1398.6
|
| 2 |
5.67%
17.64
|
5.1%
19.6
|
2.3%
43.55
|
0.69%
145.18
|
0.15%
645.16
|
0.03%
3584.23
|
| 3 |
1.47%
67.84
|
1.33%
75.37
|
0.6%
167.5
|
0.18%
558.35
|
0.04%
2481.39
|
0.01%
13698.63
|
| 4 |
0.29%
347.95
|
0.26%
386.55
|
0.12%
859.11
|
0.03%
2865.33
|
0.01%
12658.23
|
0.0%
71428.57
|
| 5 |
0.04%
2232.14
|
0.04%
2475.25
|
0.02%
5494.51
|
0.01%
18518.52
|
0.0%
83333.33
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
1980.2
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
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 | 18.64% | 5.37 |
| 1 | 31.31% | 3.19 |
| 2 | 26.30% | 3.80 |
| 3 | 14.73% | 6.79 |
| 4 | 6.19% | 16.17 |
| 5+ | 2.84% | 35.26 |
|
大球 2.5 23.75%
小球 2.5 76.25%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.09%
平局
35.79%
客隊 勝利
36.12%
大 / 小 2.5
大球 2.5
23.75%
小球 2.5
76.25%
雙方進球
是
32.14%
否
67.86%
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 | 2.14% 46.74 | 7.12% 14.05 | 90.74% 1.1 |
| -1.5 | 9.26% 10.8 | — | 90.74% 1.1 |
| -1.0 | 9.26% 10.8 | 20.27% 4.93 | 70.47% 1.42 |
| -0.5 | 29.53% 3.39 | — | 70.47% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.53% 3.39 | 34.2% 2.92 | 36.27% 2.76 |
| +0.5 | 63.73% 1.57 | — | 36.27% 2.76 |
| +1.0 | 63.73% 1.57 | 23.39% 4.28 | 12.87% 7.77 |
| +1.5 | 87.13% 1.15 | — | 12.87% 7.77 |
| +2.0 | 87.13% 1.15 | 9.48% 10.55 | 3.4% 29.44 |
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。
