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
20.21%
公平賠率
4.95
平局
35.05%
公平賠率
2.85
客隊 勝利
44.74%
公平賠率
2.24
最可能的比分
0 - 1
概率 19.97%
公平賠率 5.01
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 | 4.95 | — | |
| 平局 | 2.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.24 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 19.97% | 5.01 |
| 2 | 0-0 | 19.2% | 5.21 |
| 3 | 1-1 | 12.18% | 8.21 |
| 4 | 1-0 | 11.71% | 8.54 |
| 5 | 0-2 | 10.39% | 9.63 |
| 6 | 1-2 | 6.34% | 15.78 |
| 7 | 2-1 | 3.72% | 26.91 |
| 8 | 0-3 | 3.6% | 27.77 |
| 9 | 2-0 | 3.57% | 27.99 |
| 10 | 1-3 | 2.2% | 45.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.2%
5.21
|
19.97%
5.01
|
10.39%
9.63
|
3.6%
27.77
|
0.94%
106.83
|
0.19%
513.61
|
| 1 |
11.71%
8.54
|
12.18%
8.21
|
6.34%
15.78
|
2.2%
45.53
|
0.57%
175.13
|
0.12%
841.75
|
| 2 |
3.57%
27.99
|
3.72%
26.91
|
1.93%
51.75
|
0.67%
149.28
|
0.17%
574.05
|
0.04%
2762.43
|
| 3 |
0.73%
137.65
|
0.76%
132.35
|
0.39%
254.52
|
0.14%
734.21
|
0.04%
2824.86
|
0.01%
13513.51
|
| 4 |
0.11%
902.53
|
0.12%
868.06
|
0.06%
1669.45
|
0.02%
4807.69
|
0.01%
18518.52
|
0.0%
90909.09
|
| 5 |
0.01%
7407.41
|
0.01%
7092.2
|
0.01%
13698.63
|
0.0%
40000.0
|
0.0%
142857.14
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.08%
·
公平：
1297.02
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.66% | 54.34% |
| 1.5 | 12.52% | 87.48% |
| 2.5 | 2.41% | 97.59% |
| 3.5 | 0.36% | 99.64% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.20% | 5.21 |
| 1 | 31.69% | 3.16 |
| 2 | 26.14% | 3.83 |
| 3 | 14.38% | 6.95 |
| 4 | 5.93% | 16.86 |
| 5+ | 2.65% | 37.68 |
|
大球 2.5 22.96%
小球 2.5 77.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.21%
平局
35.05%
客隊 勝利
44.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
22.96%
小球 2.5
77.04%
雙方進球
是
29.52%
否
70.48%
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 | 0.99% 100.85 | 4.39% 22.77 | 94.62% 1.06 |
| -1.5 | 5.38% 18.58 | — | 94.62% 1.06 |
| -1.0 | 5.38% 18.58 | 15.85% 6.31 | 78.77% 1.27 |
| -0.5 | 21.23% 4.71 | — | 78.77% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.23% 4.71 | 33.46% 2.99 | 45.31% 2.21 |
| +0.5 | 54.69% 1.83 | — | 45.31% 2.21 |
| +1.0 | 54.69% 1.83 | 27.02% 3.7 | 18.29% 5.47 |
| +1.5 | 81.71% 1.22 | — | 18.29% 5.47 |
| +2.0 | 81.71% 1.22 | 12.76% 7.83 | 5.53% 18.08 |
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。
