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
20.56%
公平賠率
4.86
平局
36.91%
公平賠率
2.71
客隊 勝利
42.53%
公平賠率
2.35
最可能的比分
0 - 0
概率 21.65%
公平賠率 4.62
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 | 4.86 | — | |
| 平局 | 2.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.35 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 0-1 | 20.57% | 4.86 |
| 3 | 1-0 | 12.56% | 7.96 |
| 4 | 1-1 | 11.93% | 8.38 |
| 5 | 0-2 | 9.77% | 10.23 |
| 6 | 1-2 | 5.67% | 17.65 |
| 7 | 2-0 | 3.64% | 27.46 |
| 8 | 2-1 | 3.46% | 28.9 |
| 9 | 0-3 | 3.09% | 32.32 |
| 10 | 1-3 | 1.79% | 55.72 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.65%
4.62
|
20.57%
4.86
|
9.77%
10.23
|
3.09%
32.32
|
0.73%
136.07
|
0.14%
716.33
|
| 1 |
12.56%
7.96
|
11.93%
8.38
|
5.67%
17.65
|
1.79%
55.72
|
0.43%
234.63
|
0.08%
1234.57
|
| 2 |
3.64%
27.46
|
3.46%
28.9
|
1.64%
60.85
|
0.52%
192.16
|
0.12%
809.06
|
0.02%
4255.32
|
| 3 |
0.7%
142.03
|
0.67%
149.5
|
0.32%
314.76
|
0.1%
994.04
|
0.02%
4184.1
|
0.0%
22222.22
|
| 4 |
0.1%
979.43
|
0.1%
1030.93
|
0.05%
2169.2
|
0.01%
6849.32
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.01%
8474.58
|
0.01%
8849.56
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2044.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 44.01% | 55.99% |
| 1.5 | 11.54% | 88.46% |
| 2.5 | 2.12% | 97.88% |
| 3.5 | 0.3% | 99.7% |
| 4.5 | 0.03% | 99.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.65% | 4.62 |
| 1 | 33.13% | 3.02 |
| 2 | 25.34% | 3.95 |
| 3 | 12.93% | 7.74 |
| 4 | 4.94% | 20.23 |
| 5+ | 2.00% | 49.95 |
|
大球 2.5 19.87%
小球 2.5 80.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.56%
平局
36.91%
客隊 勝利
42.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
19.87%
小球 2.5
80.13%
雙方進球
是
26.99%
否
73.01%
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 | 0.93% 106.97 | 4.36% 22.94 | 94.71% 1.06 |
| -1.5 | 5.29% 18.89 | — | 94.71% 1.06 |
| -1.0 | 5.29% 18.89 | 16.35% 6.12 | 78.35% 1.28 |
| -0.5 | 21.65% 4.62 | — | 78.35% 1.28 |
| 0 (PK) | 21.65% 4.62 | 35.33% 2.83 | 43.02% 2.32 |
| +0.5 | 56.98% 1.76 | — | 43.02% 2.32 |
| +1.0 | 56.98% 1.76 | 26.78% 3.73 | 16.24% 6.16 |
| +1.5 | 83.76% 1.19 | — | 16.24% 6.16 |
| +2.0 | 83.76% 1.19 | 11.69% 8.55 | 4.54% 22.0 |
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。
