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
52.08%
公平賠率
1.92
平局
30.47%
公平賠率
3.28
客隊 勝利
17.45%
公平賠率
5.73
最可能的比分
1 - 0
概率 18.64%
公平賠率 5.37
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 | 1.92 | — | |
| 平局 | 3.28 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.73 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.64% | 5.37 |
| 2 | 0-0 | 14.23% | 7.03 |
| 3 | 2-0 | 12.21% | 8.19 |
| 4 | 1-1 | 11.93% | 8.38 |
| 5 | 0-1 | 9.11% | 10.98 |
| 6 | 2-1 | 7.81% | 12.8 |
| 7 | 3-0 | 5.33% | 18.76 |
| 8 | 1-2 | 3.82% | 26.2 |
| 9 | 3-1 | 3.41% | 29.31 |
| 10 | 0-2 | 2.91% | 34.32 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.23%
7.03
|
9.11%
10.98
|
2.91%
34.32
|
0.62%
160.88
|
0.1%
1005.03
|
0.01%
7874.02
|
| 1 |
18.64%
5.37
|
11.93%
8.38
|
3.82%
26.2
|
0.81%
122.8
|
0.13%
767.46
|
0.02%
5988.02
|
| 2 |
12.21%
8.19
|
7.81%
12.8
|
2.5%
40.0
|
0.53%
187.48
|
0.09%
1172.33
|
0.01%
9174.31
|
| 3 |
5.33%
18.76
|
3.41%
29.31
|
1.09%
91.6
|
0.23%
429.37
|
0.04%
2680.97
|
0.0%
20833.33
|
| 4 |
1.75%
57.28
|
1.12%
89.5
|
0.36%
279.72
|
0.08%
1310.62
|
0.01%
8196.72
|
0.0%
62500.0
|
| 5 |
0.46%
218.63
|
0.29%
341.65
|
0.09%
1067.24
|
0.02%
5000.0
|
0.0%
31250.0
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.24%
·
公平：
421.76
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 47.27% | 52.73% |
| 1.5 | 13.52% | 86.48% |
| 2.5 | 2.73% | 97.27% |
| 3.5 | 0.42% | 99.58% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.23% | 7.03 |
| 1 | 27.74% | 3.60 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 17.58% | 5.69 |
| 4 | 8.57% | 11.67 |
| 5+ | 4.83% | 20.72 |
|
大球 2.5 30.98%
小球 2.5 69.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
52.08%
平局
30.47%
客隊 勝利
17.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
30.98%
小球 2.5
69.02%
雙方進球
是
34.52%
否
65.48%
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 | 9.27% 10.79 | 16.0% 6.25 | 74.73% 1.34 |
| -1.5 | 25.27% 3.96 | — | 74.73% 1.34 |
| -1.0 | 25.27% 3.96 | 27.62% 3.62 | 47.11% 2.12 |
| -0.5 | 52.89% 1.89 | — | 47.11% 2.12 |
| 0 (PK) | 52.89% 1.89 | 28.9% 3.46 | 18.21% 5.49 |
| +0.5 | 81.79% 1.22 | — | 18.21% 5.49 |
| +1.0 | 81.79% 1.22 | 13.49% 7.41 | 4.72% 21.21 |
| +1.5 | 95.28% 1.05 | — | 4.72% 21.21 |
| +2.0 | 95.28% 1.05 | 3.82% 26.19 | 0.9% 111.48 |
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。
