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
41.13%
公平賠率
2.43
平局
36.13%
公平賠率
2.77
客隊 勝利
22.74%
公平賠率
4.4
最可能的比分
0 - 0
概率 19.99%
公平賠率 5.0
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 | 2.43 | — | |
| 平局 | 2.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.4 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.99% | 5.0 |
| 2 | 1-0 | 19.19% | 5.21 |
| 3 | 0-1 | 12.99% | 7.7 |
| 4 | 1-1 | 12.47% | 8.02 |
| 5 | 2-0 | 9.21% | 10.86 |
| 6 | 2-1 | 5.99% | 16.7 |
| 7 | 0-2 | 4.22% | 23.68 |
| 8 | 1-2 | 4.05% | 24.67 |
| 9 | 3-0 | 2.95% | 33.93 |
| 10 | 2-2 | 1.95% | 51.39 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.99%
5.0
|
12.99%
7.7
|
4.22%
23.68
|
0.91%
109.3
|
0.15%
672.49
|
0.02%
5181.35
|
| 1 |
19.19%
5.21
|
12.47%
8.02
|
4.05%
24.67
|
0.88%
113.86
|
0.14%
700.77
|
0.02%
5376.34
|
| 2 |
9.21%
10.86
|
5.99%
16.7
|
1.95%
51.39
|
0.42%
237.19
|
0.07%
1459.85
|
0.01%
11235.96
|
| 3 |
2.95%
33.93
|
1.92%
52.19
|
0.62%
160.59
|
0.13%
741.29
|
0.02%
4566.21
|
0.0%
35714.29
|
| 4 |
0.71%
141.36
|
0.46%
217.49
|
0.15%
669.34
|
0.03%
3086.42
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.14%
736.38
|
0.09%
1132.5
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
16129.03
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
1848.43
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 47.8% | 52.2% |
| 1.5 | 13.86% | 86.14% |
| 2.5 | 2.83% | 97.17% |
| 3.5 | 0.44% | 99.56% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.99% | 5.00 |
| 1 | 32.18% | 3.11 |
| 2 | 25.91% | 3.86 |
| 3 | 13.90% | 7.19 |
| 4 | 5.60% | 17.87 |
| 5+ | 2.42% | 41.26 |
|
大球 2.5 21.92%
小球 2.5 78.08%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.13%
平局
36.13%
客隊 勝利
22.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.92%
小球 2.5
78.08%
雙方進球
是
29.49%
否
70.51%
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 | 4.42% 22.65 | 11.28% 8.86 | 84.3% 1.19 |
| -1.5 | 15.7% 6.37 | — | 84.3% 1.19 |
| -1.0 | 15.7% 6.37 | 25.83% 3.87 | 58.47% 1.71 |
| -0.5 | 41.53% 2.41 | — | 58.47% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.53% 2.41 | 34.55% 2.89 | 23.92% 4.18 |
| +0.5 | 76.08% 1.31 | — | 23.92% 4.18 |
| +1.0 | 76.08% 1.31 | 17.49% 5.72 | 6.43% 15.55 |
| +1.5 | 93.57% 1.07 | — | 6.43% 15.55 |
| +2.0 | 93.57% 1.07 | 5.17% 19.33 | 1.26% 79.43 |
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。
