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
31.41%
公平賠率
3.18
平局
33.61%
公平賠率
2.98
客隊 勝利
34.98%
公平賠率
2.86
最可能的比分
0 - 0
概率 15.26%
公平賠率 6.55
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 | 3.18 | — | |
| 平局 | 2.98 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.86 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 15.26% | 6.55 |
| 2 | 0-1 | 14.65% | 6.83 |
| 3 | 1-0 | 14.04% | 7.12 |
| 4 | 1-1 | 13.48% | 7.42 |
| 5 | 0-2 | 7.03% | 14.22 |
| 6 | 1-2 | 6.47% | 15.46 |
| 7 | 2-0 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 2-1 | 6.2% | 16.13 |
| 9 | 2-2 | 2.98% | 33.61 |
| 10 | 0-3 | 2.25% | 44.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.26%
6.55
|
14.65%
6.83
|
7.03%
14.22
|
2.25%
44.44
|
0.54%
185.19
|
0.1%
964.32
|
| 1 |
14.04%
7.12
|
13.48%
7.42
|
6.47%
15.46
|
2.07%
48.31
|
0.5%
201.29
|
0.1%
1048.22
|
| 2 |
6.46%
15.49
|
6.2%
16.13
|
2.98%
33.61
|
0.95%
105.02
|
0.23%
437.64
|
0.04%
2277.9
|
| 3 |
1.98%
50.5
|
1.9%
52.6
|
0.91%
109.59
|
0.29%
342.47
|
0.07%
1426.53
|
0.01%
7407.41
|
| 4 |
0.46%
219.54
|
0.44%
228.68
|
0.21%
476.42
|
0.07%
1488.1
|
0.02%
6211.18
|
0.0%
32258.06
|
| 5 |
0.08%
1193.32
|
0.08%
1242.24
|
0.04%
2590.67
|
0.01%
8064.52
|
0.0%
33333.33
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1157.41
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.26% | 6.55 |
| 1 | 28.69% | 3.49 |
| 2 | 26.97% | 3.71 |
| 3 | 16.90% | 5.92 |
| 4 | 7.94% | 12.59 |
| 5+ | 4.25% | 23.54 |
|
大球 2.5 29.09%
小球 2.5 70.91%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.41%
平局
33.61%
客隊 勝利
34.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
29.09%
小球 2.5
70.91%
雙方進球
是
37.12%
否
62.88%
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 | 3.11% 32.11 | 8.58% 11.65 | 88.3% 1.13 |
| -1.5 | 11.7% 8.55 | — | 88.3% 1.13 |
| -1.0 | 11.7% 8.55 | 21.22% 4.71 | 67.08% 1.49 |
| -0.5 | 32.92% 3.04 | — | 67.08% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.92% 3.04 | 32.02% 3.12 | 35.06% 2.85 |
| +0.5 | 64.94% 1.54 | — | 35.06% 2.85 |
| +1.0 | 64.94% 1.54 | 22.14% 4.52 | 12.92% 7.74 |
| +1.5 | 87.08% 1.15 | — | 12.92% 7.74 |
| +2.0 | 87.08% 1.15 | 9.34% 10.7 | 3.58% 27.95 |
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。
