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
41.38%
公平賠率
2.42
平局
38.76%
公平賠率
2.58
客隊 勝利
19.86%
公平賠率
5.03
最可能的比分
0 - 0
概率 24.41%
公平賠率 4.1
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 | 2.42 | — | |
| 平局 | 2.58 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 24.41% | 4.1 |
| 2 | 1-0 | 21.48% | 4.65 |
| 3 | 0-1 | 12.94% | 7.73 |
| 4 | 1-1 | 11.39% | 8.78 |
| 5 | 2-0 | 9.45% | 10.58 |
| 6 | 2-1 | 5.01% | 19.96 |
| 7 | 0-2 | 3.43% | 29.16 |
| 8 | 1-2 | 3.02% | 33.14 |
| 9 | 3-0 | 2.77% | 36.06 |
| 10 | 3-1 | 1.47% | 68.04 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
24.41%
4.1
|
12.94%
7.73
|
3.43%
29.16
|
0.61%
165.07
|
0.08%
1245.33
|
0.01%
11764.71
|
| 1 |
21.48%
4.65
|
11.39%
8.78
|
3.02%
33.14
|
0.53%
187.58
|
0.07%
1416.43
|
0.01%
13333.33
|
| 2 |
9.45%
10.58
|
5.01%
19.96
|
1.33%
75.32
|
0.23%
426.26
|
0.03%
3215.43
|
0.0%
30303.03
|
| 3 |
2.77%
36.06
|
1.47%
68.04
|
0.39%
256.74
|
0.07%
1453.49
|
0.01%
10989.01
|
0.0%
100000.0
|
| 4 |
0.61%
163.93
|
0.32%
309.31
|
0.09%
1166.86
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
50000.0
|
0.0%
500000.0
|
| 5 |
0.11%
931.1
|
0.06%
1757.47
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
37037.04
|
0.0%
250000.0
|
0%
N/A
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.03%
·
公平：
3076.92
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 | 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 24.41% | 4.10 |
| 1 | 34.42% | 2.90 |
| 2 | 24.27% | 4.12 |
| 3 | 11.41% | 8.77 |
| 4 | 4.02% | 24.87 |
| 5+ | 1.47% | 68.25 |
|
大球 2.5 16.89%
小球 2.5 83.11%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.38%
平局
38.76%
客隊 勝利
19.86%
大 / 小 2.5
大球 2.5
16.89%
小球 2.5
83.11%
雙方進球
是
24.08%
否
75.92%
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 | 3.92% 25.54 | 11.01% 9.08 | 85.07% 1.18 |
| -1.5 | 14.93% 6.7 | — | 85.07% 1.18 |
| -1.0 | 14.93% 6.7 | 26.9% 3.72 | 58.17% 1.72 |
| -0.5 | 41.83% 2.39 | — | 58.17% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.83% 2.39 | 37.2% 2.69 | 20.97% 4.77 |
| +0.5 | 79.03% 1.27 | — | 20.97% 4.77 |
| +1.0 | 79.03% 1.27 | 16.2% 6.17 | 4.77% 20.96 |
| +1.5 | 95.23% 1.05 | — | 4.77% 20.96 |
| +2.0 | 95.23% 1.05 | 3.99% 25.04 | 0.78% 128.55 |
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。
