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
28.32%
公平賠率
3.53
平局
34.94%
公平賠率
2.86
客隊 勝利
36.74%
公平賠率
2.72
最可能的比分
0 - 0
概率 17.38%
公平賠率 5.75
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 | 3.53 | — | |
| 平局 | 2.86 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 2 | 0-1 | 16.33% | 6.12 |
| 3 | 1-0 | 14.08% | 7.1 |
| 4 | 1-1 | 13.23% | 7.56 |
| 5 | 0-2 | 7.68% | 13.03 |
| 6 | 1-2 | 6.22% | 16.08 |
| 7 | 2-0 | 5.7% | 17.54 |
| 8 | 2-1 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 2-2 | 2.52% | 39.71 |
| 10 | 0-3 | 2.41% | 41.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
16.33%
6.12
|
7.68%
13.03
|
2.41%
41.57
|
0.57%
176.9
|
0.11%
940.73
|
| 1 |
14.08%
7.1
|
13.23%
7.56
|
6.22%
16.08
|
1.95%
51.32
|
0.46%
218.39
|
0.09%
1161.44
|
| 2 |
5.7%
17.54
|
5.36%
18.66
|
2.52%
39.71
|
0.79%
126.73
|
0.19%
539.37
|
0.03%
2865.33
|
| 3 |
1.54%
64.97
|
1.45%
69.12
|
0.68%
147.06
|
0.21%
469.26
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
10638.3
|
| 4 |
0.31%
320.82
|
0.29%
341.3
|
0.14%
726.22
|
0.04%
2320.19
|
0.01%
9900.99
|
0.0%
52631.58
|
| 5 |
0.05%
1980.2
|
0.05%
2105.26
|
0.02%
4484.3
|
0.01%
14285.71
|
0.0%
62500.0
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1589.83
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.51% | 44.49% |
| 1.5 | 19.48% | 80.52% |
| 2.5 | 4.89% | 95.11% |
| 3.5 | 0.95% | 99.05% |
| 4.5 | 0.15% | 99.85% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大球 2.5 25.6%
小球 2.5 74.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.32%
平局
34.94%
客隊 勝利
36.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.6%
小球 2.5
74.4%
雙方進球
是
33.83%
否
66.17%
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 | 2.28% 43.79 | 7.29% 13.71 | 90.42% 1.11 |
| -1.5 | 9.58% 10.44 | — | 90.42% 1.11 |
| -1.0 | 9.58% 10.44 | 20.16% 4.96 | 70.26% 1.42 |
| -0.5 | 29.74% 3.36 | — | 70.26% 1.42 |
| 0 (PK) | 29.74% 3.36 | 33.35% 3.0 | 36.91% 2.71 |
| +0.5 | 63.09% 1.59 | — | 36.91% 2.71 |
| +1.0 | 63.09% 1.59 | 23.39% 4.27 | 13.52% 7.4 |
| +1.5 | 86.48% 1.16 | — | 13.52% 7.4 |
| +2.0 | 86.48% 1.16 | 9.82% 10.18 | 3.7% 27.04 |
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。
