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
18.73%
公平賠率
5.34
平局
34.1%
公平賠率
2.93
客隊 勝利
47.16%
公平賠率
2.12
最可能的比分
0 - 1
概率 20.3%
公平賠率 4.93
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 | 5.34 | — | |
| 平局 | 2.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 20.3% | 4.93 |
| 2 | 0-0 | 18.45% | 5.42 |
| 3 | 1-1 | 11.98% | 8.35 |
| 4 | 0-2 | 11.16% | 8.96 |
| 5 | 1-0 | 10.89% | 9.19 |
| 6 | 1-2 | 6.59% | 15.18 |
| 7 | 0-3 | 4.09% | 24.43 |
| 8 | 2-1 | 3.53% | 28.31 |
| 9 | 2-0 | 3.21% | 31.14 |
| 10 | 1-3 | 2.42% | 41.41 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.45%
5.42
|
20.3%
4.93
|
11.16%
8.96
|
4.09%
24.43
|
1.13%
88.84
|
0.25%
403.88
|
| 1 |
10.89%
9.19
|
11.98%
8.35
|
6.59%
15.18
|
2.42%
41.41
|
0.66%
150.58
|
0.15%
684.46
|
| 2 |
3.21%
31.14
|
3.53%
28.31
|
1.94%
51.47
|
0.71%
140.37
|
0.2%
510.46
|
0.04%
2320.19
|
| 3 |
0.63%
158.33
|
0.69%
143.93
|
0.38%
261.71
|
0.14%
713.78
|
0.04%
2597.4
|
0.01%
11764.71
|
| 4 |
0.09%
1072.96
|
0.1%
975.61
|
0.06%
1773.05
|
0.02%
4830.92
|
0.01%
17543.86
|
0.0%
76923.08
|
| 5 |
0.01%
9090.91
|
0.01%
8264.46
|
0.01%
14925.37
|
0.0%
41666.67
|
0.0%
142857.14
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.1%
·
公平：
997.01
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 44.57% | 55.43% |
| 1.5 | 11.86% | 88.14% |
| 2.5 | 2.21% | 97.79% |
| 3.5 | 0.32% | 99.68% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.45% | 5.42 |
| 1 | 31.18% | 3.21 |
| 2 | 26.35% | 3.80 |
| 3 | 14.84% | 6.74 |
| 4 | 6.27% | 15.94 |
| 5+ | 2.90% | 34.50 |
|
大球 2.5 24.01%
小球 2.5 75.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.73%
平局
34.10%
客隊 勝利
47.16%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.01%
小球 2.5
75.99%
雙方進球
是
29.73%
否
70.27%
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 | 0.86% 116.22 | 3.97% 25.22 | 95.17% 1.05 |
| -1.5 | 4.83% 20.72 | — | 95.17% 1.05 |
| -1.0 | 4.83% 20.72 | 14.82% 6.75 | 80.35% 1.24 |
| -0.5 | 19.65% 5.09 | — | 80.35% 1.24 |
| 0 (PK) | 19.65% 5.09 | 32.52% 3.08 | 47.84% 2.09 |
| +0.5 | 52.16% 1.92 | — | 47.84% 2.09 |
| +1.0 | 52.16% 1.92 | 27.64% 3.62 | 20.2% 4.95 |
| +1.5 | 79.8% 1.25 | — | 20.2% 4.95 |
| +2.0 | 79.8% 1.25 | 13.78% 7.26 | 6.42% 15.59 |
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。
