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
27.92%
公平賠率
3.58
平局
32.6%
公平賠率
3.07
客隊 勝利
39.48%
公平賠率
2.53
最可能的比分
0 - 1
概率 15.21%
公平賠率 6.57
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 | 3.58 | — | |
| 平局 | 3.07 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.21% | 6.57 |
| 2 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 1-1 | 13.39% | 7.47 |
| 4 | 1-0 | 12.4% | 8.07 |
| 5 | 0-2 | 8.21% | 12.17 |
| 6 | 1-2 | 7.23% | 13.83 |
| 7 | 2-1 | 5.89% | 16.98 |
| 8 | 2-0 | 5.45% | 18.34 |
| 9 | 2-2 | 3.18% | 31.44 |
| 10 | 0-3 | 2.96% | 33.81 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
15.21%
6.57
|
8.21%
12.17
|
2.96%
33.81
|
0.8%
125.23
|
0.17%
579.71
|
| 1 |
12.4%
8.07
|
13.39%
7.47
|
7.23%
13.83
|
2.6%
38.42
|
0.7%
142.31
|
0.15%
658.76
|
| 2 |
5.45%
18.34
|
5.89%
16.98
|
3.18%
31.44
|
1.15%
87.33
|
0.31%
323.42
|
0.07%
1497.01
|
| 3 |
1.6%
62.5
|
1.73%
57.88
|
0.93%
107.18
|
0.34%
297.71
|
0.09%
1102.54
|
0.02%
5102.04
|
| 4 |
0.35%
284.09
|
0.38%
263.09
|
0.21%
487.09
|
0.07%
1353.18
|
0.02%
5000.0
|
0.0%
23255.81
|
| 5 |
0.06%
1615.51
|
0.07%
1494.77
|
0.04%
2770.08
|
0.01%
7692.31
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.12%
·
公平：
844.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.52% | 41.48% |
| 1.5 | 22.02% | 77.98% |
| 2.5 | 5.96% | 94.04% |
| 3.5 | 1.25% | 98.75% |
| 4.5 | 0.21% | 99.79% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大球 2.5 31.25%
小球 2.5 68.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.92%
平局
32.60%
客隊 勝利
39.48%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.25%
小球 2.5
68.75%
雙方進球
是
38.65%
否
61.35%
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 | 2.53% 39.58 | 7.4% 13.51 | 90.07% 1.11 |
| -1.5 | 9.93% 10.07 | — | 90.07% 1.11 |
| -1.0 | 9.93% 10.07 | 19.3% 5.18 | 70.78% 1.41 |
| -0.5 | 29.22% 3.42 | — | 70.78% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.22% 3.42 | 31.01% 3.22 | 39.77% 2.51 |
| +0.5 | 60.23% 1.66 | — | 39.77% 2.51 |
| +1.0 | 60.23% 1.66 | 23.68% 4.22 | 16.08% 6.22 |
| +1.5 | 83.92% 1.19 | — | 16.08% 6.22 |
| +2.0 | 83.92% 1.19 | 11.15% 8.97 | 4.94% 20.26 |
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。
