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
21.98%
公平賠率
4.55
平局
34.1%
公平賠率
2.93
客隊 勝利
43.92%
公平賠率
2.28
最可能的比分
0 - 1
概率 18.59%
公平賠率 5.38
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 | 4.55 | — | |
| 平局 | 2.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.28 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.59% | 5.38 |
| 2 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 3 | 1-1 | 12.64% | 7.91 |
| 4 | 1-0 | 11.82% | 8.46 |
| 5 | 0-2 | 9.95% | 10.05 |
| 6 | 1-2 | 6.76% | 14.78 |
| 7 | 2-1 | 4.3% | 23.26 |
| 8 | 2-0 | 4.02% | 24.89 |
| 9 | 0-3 | 3.55% | 28.18 |
| 10 | 1-3 | 2.41% | 41.45 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
18.59%
5.38
|
9.95%
10.05
|
3.55%
28.18
|
0.95%
105.36
|
0.2%
492.37
|
| 1 |
11.82%
8.46
|
12.64%
7.91
|
6.76%
14.78
|
2.41%
41.45
|
0.65%
154.94
|
0.14%
724.11
|
| 2 |
4.02%
24.89
|
4.3%
23.26
|
2.3%
43.48
|
0.82%
121.91
|
0.22%
455.79
|
0.05%
2127.66
|
| 3 |
0.91%
109.81
|
0.97%
102.63
|
0.52%
191.83
|
0.19%
537.92
|
0.05%
2012.07
|
0.01%
9433.96
|
| 4 |
0.15%
645.99
|
0.17%
603.5
|
0.09%
1128.67
|
0.03%
3164.56
|
0.01%
11764.71
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.02%
4739.34
|
0.02%
4444.44
|
0.01%
8264.46
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
90909.09
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.09%
·
公平：
1088.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.34% | 50.66% |
| 1.5 | 14.89% | 85.11% |
| 2.5 | 3.18% | 96.82% |
| 3.5 | 0.52% | 99.48% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
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
21.98%
平局
34.10%
客隊 勝利
43.92%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.6%
小球 2.5
74.4%
雙方進球
是
32.41%
否
67.59%
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 | 1.29% 77.26 | 5.09% 19.67 | 93.62% 1.07 |
| -1.5 | 6.38% 15.68 | — | 93.62% 1.07 |
| -1.0 | 6.38% 15.68 | 16.67% 6.0 | 76.95% 1.3 |
| -0.5 | 23.05% 4.34 | — | 76.95% 1.3 |
| 0 (PK) | 23.05% 4.34 | 32.52% 3.08 | 44.44% 2.25 |
| +0.5 | 55.56% 1.8 | — | 44.44% 2.25 |
| +1.0 | 55.56% 1.8 | 26.23% 3.81 | 18.21% 5.49 |
| +1.5 | 81.79% 1.22 | — | 18.21% 5.49 |
| +2.0 | 81.79% 1.22 | 12.59% 7.94 | 5.61% 17.81 |
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。
