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
16.54%
公平賠率
6.04
平局
31.18%
公平賠率
3.21
客隊 勝利
52.27%
公平賠率
1.91
最可能的比分
0 - 1
概率 19.77%
公平賠率 5.06
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 | 6.04 | — | |
| 平局 | 3.21 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 19.77% | 5.06 |
| 2 | 0-0 | 15.57% | 6.42 |
| 3 | 0-2 | 12.55% | 7.97 |
| 4 | 1-1 | 11.66% | 8.57 |
| 5 | 1-0 | 9.18% | 10.89 |
| 6 | 1-2 | 7.41% | 13.5 |
| 7 | 0-3 | 5.31% | 18.82 |
| 8 | 2-1 | 3.44% | 29.06 |
| 9 | 1-3 | 3.14% | 31.89 |
| 10 | 2-0 | 2.71% | 36.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.57%
6.42
|
19.77%
5.06
|
12.55%
7.97
|
5.31%
18.82
|
1.69%
59.26
|
0.43%
233.32
|
| 1 |
9.18%
10.89
|
11.66%
8.57
|
7.41%
13.5
|
3.14%
31.89
|
1.0%
100.44
|
0.25%
395.41
|
| 2 |
2.71%
36.91
|
3.44%
29.06
|
2.19%
45.76
|
0.92%
108.11
|
0.29%
340.48
|
0.07%
1340.48
|
| 3 |
0.53%
187.65
|
0.68%
147.78
|
0.43%
232.72
|
0.18%
549.75
|
0.06%
1730.1
|
0.01%
6802.72
|
| 4 |
0.08%
1272.26
|
0.1%
1002.0
|
0.06%
1577.29
|
0.03%
3731.34
|
0.01%
11764.71
|
0.0%
45454.55
|
| 5 |
0.01%
10752.69
|
0.01%
8474.58
|
0.01%
13333.33
|
0.0%
31250.0
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.2%
·
公平：
494.8
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 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.57% | 6.42 |
| 1 | 28.96% | 3.45 |
| 2 | 26.93% | 3.71 |
| 3 | 16.70% | 5.99 |
| 4 | 7.76% | 12.88 |
| 5+ | 4.09% | 24.45 |
|
大球 2.5 28.55%
小球 2.5 71.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
16.54%
平局
31.18%
客隊 勝利
52.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
28.55%
小球 2.5
71.45%
雙方進球
是
32.05%
否
67.95%
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 | 0.74% 134.55 | 3.45% 28.96 | 95.8% 1.04 |
| -1.5 | 4.2% 23.83 | — | 95.8% 1.04 |
| -1.0 | 4.2% 23.83 | 13.08% 7.64 | 82.72% 1.21 |
| -0.5 | 17.28% 5.79 | — | 82.72% 1.21 |
| 0 (PK) | 17.28% 5.79 | 29.61% 3.38 | 53.11% 1.88 |
| +0.5 | 46.89% 2.13 | — | 53.11% 1.88 |
| +1.0 | 46.89% 2.13 | 28.16% 3.55 | 24.95% 4.01 |
| +1.5 | 75.05% 1.33 | — | 24.95% 4.01 |
| +2.0 | 75.05% 1.33 | 16.0% 6.25 | 8.95% 11.17 |
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。
