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
15.76%
公平賠率
6.35
平局
32.7%
公平賠率
3.06
客隊 勝利
51.54%
公平賠率
1.94
最可能的比分
0 - 1
概率 21.31%
公平賠率 4.69
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 | 6.35 | — | |
| 平局 | 3.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.94 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 21.31% | 4.69 |
| 2 | 0-0 | 17.91% | 5.58 |
| 3 | 0-2 | 12.68% | 7.89 |
| 4 | 1-1 | 11.29% | 8.85 |
| 5 | 1-0 | 9.49% | 10.54 |
| 6 | 1-2 | 6.72% | 14.88 |
| 7 | 0-3 | 5.03% | 19.88 |
| 8 | 2-1 | 2.99% | 33.41 |
| 9 | 1-3 | 2.67% | 37.52 |
| 10 | 2-0 | 2.51% | 39.76 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.91%
5.58
|
21.31%
4.69
|
12.68%
7.89
|
5.03%
19.88
|
1.5%
66.84
|
0.36%
280.82
|
| 1 |
9.49%
10.54
|
11.29%
8.85
|
6.72%
14.88
|
2.67%
37.52
|
0.79%
126.1
|
0.19%
529.94
|
| 2 |
2.51%
39.76
|
2.99%
33.41
|
1.78%
56.16
|
0.71%
141.56
|
0.21%
475.96
|
0.05%
2000.0
|
| 3 |
0.44%
225.07
|
0.53%
189.14
|
0.31%
317.86
|
0.12%
801.28
|
0.04%
2695.42
|
0.01%
11363.64
|
| 4 |
0.06%
1697.79
|
0.07%
1426.53
|
0.04%
2398.08
|
0.02%
6060.61
|
0.0%
20408.16
|
0.0%
83333.33
|
| 5 |
0.01%
16129.03
|
0.01%
13513.51
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
55555.56
|
0.0%
200000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.15%
·
公平：
684.93
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 41.14% | 58.86% |
| 1.5 | 9.94% | 90.06% |
| 2.5 | 1.68% | 98.32% |
| 3.5 | 0.22% | 99.78% |
| 4.5 | 0.02% | 99.98% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.91% | 5.58 |
| 1 | 30.80% | 3.25 |
| 2 | 26.49% | 3.78 |
| 3 | 15.19% | 6.58 |
| 4 | 6.53% | 15.31 |
| 5+ | 3.09% | 32.36 |
|
大球 2.5 24.81%
小球 2.5 75.19%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
15.76%
平局
32.70%
客隊 勝利
51.54%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.81%
小球 2.5
75.19%
雙方進球
是
28.62%
否
71.38%
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 | 0.59% 168.57 | 3.09% 32.39 | 96.32% 1.04 |
| -1.5 | 3.68% 27.17 | — | 96.32% 1.04 |
| -1.0 | 3.68% 27.17 | 12.82% 7.8 | 83.5% 1.2 |
| -0.5 | 16.5% 6.06 | — | 83.5% 1.2 |
| 0 (PK) | 16.5% 6.06 | 31.11% 3.21 | 52.39% 1.91 |
| +0.5 | 47.61% 2.1 | — | 52.39% 1.91 |
| +1.0 | 47.61% 2.1 | 28.77% 3.48 | 23.62% 4.23 |
| +1.5 | 76.38% 1.31 | — | 23.62% 4.23 |
| +2.0 | 76.38% 1.31 | 15.56% 6.43 | 8.06% 12.41 |
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。
