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
42.45%
公平賠率
2.36
平局
36.29%
公平賠率
2.76
客隊 勝利
21.26%
公平賠率
4.7
最可能的比分
0 - 0
概率 20.6%
公平賠率 4.85
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 | 2.36 | — | |
| 平局 | 2.76 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.7 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 20.6% | 4.85 |
| 2 | 1-0 | 19.98% | 5.01 |
| 3 | 0-1 | 12.56% | 7.96 |
| 4 | 1-1 | 12.19% | 8.21 |
| 5 | 2-0 | 9.69% | 10.32 |
| 6 | 2-1 | 5.91% | 16.92 |
| 7 | 0-2 | 3.83% | 26.09 |
| 8 | 1-2 | 3.72% | 26.9 |
| 9 | 3-0 | 3.13% | 31.92 |
| 10 | 3-1 | 1.91% | 52.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.6%
4.85
|
12.56%
7.96
|
3.83%
26.09
|
0.78%
128.34
|
0.12%
841.75
|
0.01%
6896.55
|
| 1 |
19.98%
5.01
|
12.19%
8.21
|
3.72%
26.9
|
0.76%
132.31
|
0.12%
867.3
|
0.01%
7092.2
|
| 2 |
9.69%
10.32
|
5.91%
16.92
|
1.8%
55.47
|
0.37%
272.78
|
0.06%
1788.91
|
0.01%
14705.88
|
| 3 |
3.13%
31.92
|
1.91%
52.32
|
0.58%
171.56
|
0.12%
843.88
|
0.02%
5524.86
|
0.0%
45454.55
|
| 4 |
0.76%
131.61
|
0.46%
215.75
|
0.14%
707.21
|
0.03%
3484.32
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.15%
678.43
|
0.09%
1112.35
|
0.03%
3649.64
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
111111.11
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1818.18
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.66% | 54.34% |
| 1.5 | 12.52% | 87.48% |
| 2.5 | 2.41% | 97.59% |
| 3.5 | 0.36% | 99.64% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.60% | 4.85 |
| 1 | 32.54% | 3.07 |
| 2 | 25.71% | 3.89 |
| 3 | 13.54% | 7.39 |
| 4 | 5.35% | 18.70 |
| 5+ | 2.26% | 44.26 |
|
大球 2.5 21.15%
小球 2.5 78.85%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.45%
平局
36.29%
客隊 勝利
21.26%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.15%
小球 2.5
78.85%
雙方進球
是
28.35%
否
71.65%
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 | 4.67% 21.41 | 11.75% 8.51 | 83.58% 1.2 |
| -1.5 | 16.42% 6.09 | — | 83.58% 1.2 |
| -1.0 | 16.42% 6.09 | 26.5% 3.77 | 57.08% 1.75 |
| -0.5 | 42.92% 2.33 | — | 57.08% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.92% 2.33 | 34.71% 2.88 | 22.37% 4.47 |
| +0.5 | 77.63% 1.29 | — | 22.37% 4.47 |
| +1.0 | 77.63% 1.29 | 16.67% 6.0 | 5.7% 17.55 |
| +1.5 | 94.3% 1.06 | — | 5.7% 17.55 |
| +2.0 | 94.3% 1.06 | 4.65% 21.52 | 1.05% 94.98 |
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。
