Poisson 分佈計算器

Poisson Distribution Calculator

給它兩隊的預期進球數,它給你整場比賽的進球分佈、大小分機率與最可能的比分。 這是所有足球比分模型的第一塊積木。

預期進球數

Poisson 假設進球彼此獨立、且平均強度固定。實務上足球有紅牌、換人、 領先方收兵等效應會破壞這個假設,所以它適合當基準線,不適合當唯一依據。

大小分機率

總 λ = 2.70

大於 2.5

50.6%

公平賠率 1.97

小於 2.5

49.4%

公平賠率 2.03

總進球數分佈

0
6.7%
1
18.1%
2
24.5%
3
22.0%
4
14.9%
5
8.0%
6
3.6%
7
1.4%

最可能的 6 個比分

1 : 1

11.8%

1 : 0

10.8%

2 : 1

9.5%

2 : 0

8.6%

0 : 1

7.4%

0 : 0

6.7%

公式與直覺

P(X = k) = e−λ · λk / k!

λ 是平均值,k 是你關心的進球數。直覺上這個式子在說: 進球越多需要越多「巧合」同時發生(λk 那一項), 但每多一球,安排順序的方式也越多(除以 k!),兩股力量拉扯出一個先升後降的鐘形。

兩隊各自算一次再相乘,就得到每個比分的機率——那就是比分矩陣。 我們的每日精選裡的比分預測用的是加了低比分修正的版本(Dixon-Coles), 原理是同一個。

最常見的誤用

  • 拿平均值去對中位數的盤口線: 進球分佈右偏,兩者不相等。這會系統性高估小分,跑出一堆假的價值注。
  • 忽略比賽狀態的影響: 1-0 之後的比賽和 0-0 的比賽不是同一個 λ。Poisson 假設強度固定,實際不是。
  • 用整季平均當 λ: 傷停、輪換、賽程密度都會改變當場的預期進球。用近期加權比用整季平均可靠。

常見問題

Poisson 分佈為什麼可以用來預測足球進球?

因為進球是「在固定時間內、以某個平均強度、隨機發生的離散事件」,這正是 Poisson 分佈描述的情境。你只要給它一個平均值(λ,也就是預期進球數),它就能回答「剛好進 0、1、2、3 球的機率各是多少」。這是所有足球比分模型的起點。

預期進球數(λ)要去哪裡拿?

最常見的三種來源:一、xG 統計網站的球隊近期平均值;二、用聯賽平均進球數乘上該隊的攻擊力與對手防守力指數;三、從盤口反推——拿大小盤的賠率去解出市場隱含的 λ。第三種最實用,因為它直接告訴你市場的看法,你只要判斷自己同不同意。

Poisson 算出來的機率可以直接拿來下注嗎?

不建議直接用。Poisson 有兩個已知偏差:一是它假設進球彼此獨立,但實際上先進球的一方會改變踢法(領先收兵、落後壓上);二是它低估 0-0 與高比分的機率。專業模型多半用 Dixon-Coles 修正低比分區塊,或改用負二項分佈處理過度離散。把 Poisson 當基準線,不要當結論。

為什麼你們的世界盃大小分不用 Poisson?

因為盤口線是中位數不是平均數。進球分佈是右偏的,用 Poisson 的平均值去對一條中位數的線,會系統性高估「小分」的機率,跑出一堆假的高賠率小分價值注。我們的大小分改用線對齊的 no-vig 處理,Poisson 只保留在比分矩陣的顯示上。這是我們實際踩過才修掉的坑。

想看已經算好的比分矩陣?

每日 AI 精選對每場比賽都給出前五個最可能的比分組合,以及 AI 機率與市場的 edge 對比。

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