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
31.34%
公平賠率
3.19
平局
34.7%
公平賠率
2.88
客隊 勝利
33.96%
公平賠率
2.94
最可能的比分
0 - 0
概率 16.86%
公平賠率 5.93
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 | 3.19 | — | |
| 平局 | 2.88 | — | |
| 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 | 16.86% | 5.93 |
| 2 | 0-1 | 15.18% | 6.59 |
| 3 | 1-0 | 14.84% | 6.74 |
| 4 | 1-1 | 13.36% | 7.49 |
| 5 | 0-2 | 6.83% | 14.64 |
| 6 | 2-0 | 6.53% | 15.31 |
| 7 | 1-2 | 6.01% | 16.64 |
| 8 | 2-1 | 5.88% | 17.02 |
| 9 | 2-2 | 2.64% | 37.81 |
| 10 | 0-3 | 2.05% | 48.8 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.86%
5.93
|
15.18%
6.59
|
6.83%
14.64
|
2.05%
48.8
|
0.46%
216.92
|
0.08%
1204.82
|
| 1 |
14.84%
6.74
|
13.36%
7.49
|
6.01%
16.64
|
1.8%
55.46
|
0.41%
246.49
|
0.07%
1369.86
|
| 2 |
6.53%
15.31
|
5.88%
17.02
|
2.64%
37.81
|
0.79%
126.04
|
0.18%
560.22
|
0.03%
3115.26
|
| 3 |
1.92%
52.21
|
1.72%
58.01
|
0.78%
128.92
|
0.23%
429.74
|
0.05%
1908.4
|
0.01%
10638.3
|
| 4 |
0.42%
237.3
|
0.38%
263.71
|
0.17%
585.82
|
0.05%
1953.12
|
0.01%
8695.65
|
0.0%
47619.05
|
| 5 |
0.07%
1347.71
|
0.07%
1499.25
|
0.03%
3333.33
|
0.01%
11111.11
|
0.0%
50000.0
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1540.83
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.52% | 41.48% |
| 1.5 | 22.02% | 77.98% |
| 2.5 | 5.96% | 94.04% |
| 3.5 | 1.25% | 98.75% |
| 4.5 | 0.21% | 99.79% |
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 | 16.86% | 5.93 |
| 1 | 30.02% | 3.33 |
| 2 | 26.72% | 3.74 |
| 3 | 15.85% | 6.31 |
| 4 | 7.05% | 14.18 |
| 5+ | 3.50% | 28.59 |
|
大球 2.5 26.4%
小球 2.5 73.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.34%
平局
34.70%
客隊 勝利
33.96%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.4%
小球 2.5
73.6%
雙方進球
是
34.73%
否
65.27%
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 | 2.92% 34.28 | 8.43% 11.86 | 88.65% 1.13 |
| -1.5 | 11.35% 8.81 | — | 88.65% 1.13 |
| -1.0 | 11.35% 8.81 | 21.55% 4.64 | 67.1% 1.49 |
| -0.5 | 32.9% 3.04 | — | 67.1% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.9% 3.04 | 33.11% 3.02 | 33.99% 2.94 |
| +0.5 | 66.01% 1.52 | — | 33.99% 2.94 |
| +1.0 | 66.01% 1.52 | 22.04% 4.54 | 11.96% 8.36 |
| +1.5 | 88.04% 1.14 | — | 11.96% 8.36 |
| +2.0 | 88.04% 1.14 | 8.82% 11.34 | 3.14% 31.87 |
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。
