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
42.73%
公平賠率
2.34
平局
34.51%
公平賠率
2.9
客隊 勝利
22.76%
公平賠率
4.39
最可能的比分
1 - 0
概率 18.44%
公平賠率 5.42
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 | 2.34 | — | |
| 平局 | 2.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.44% | 5.42 |
| 2 | 0-0 | 17.73% | 5.64 |
| 3 | 1-1 | 12.72% | 7.86 |
| 4 | 0-1 | 12.23% | 8.17 |
| 5 | 2-0 | 9.59% | 10.43 |
| 6 | 2-1 | 6.62% | 15.12 |
| 7 | 1-2 | 4.39% | 22.78 |
| 8 | 0-2 | 4.22% | 23.69 |
| 9 | 3-0 | 3.32% | 30.09 |
| 10 | 3-1 | 2.29% | 43.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
12.23%
8.17
|
4.22%
23.69
|
0.97%
103.02
|
0.17%
597.37
|
0.02%
4329.0
|
| 1 |
18.44%
5.42
|
12.72%
7.86
|
4.39%
22.78
|
1.01%
99.06
|
0.17%
574.38
|
0.02%
4166.67
|
| 2 |
9.59%
10.43
|
6.62%
15.12
|
2.28%
43.82
|
0.52%
190.51
|
0.09%
1103.75
|
0.01%
8000.0
|
| 3 |
3.32%
30.09
|
2.29%
43.61
|
0.79%
126.39
|
0.18%
549.45
|
0.03%
3184.71
|
0.0%
23255.81
|
| 4 |
0.86%
115.71
|
0.6%
167.7
|
0.21%
486.14
|
0.05%
2114.16
|
0.01%
12195.12
|
0.0%
90909.09
|
| 5 |
0.18%
556.48
|
0.12%
806.45
|
0.04%
2336.45
|
0.01%
10204.08
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.08%
·
公平：
1231.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.73% | 5.64 |
| 1 | 30.67% | 3.26 |
| 2 | 26.53% | 3.77 |
| 3 | 15.30% | 6.54 |
| 4 | 6.62% | 15.11 |
| 5+ | 3.16% | 31.69 |
|
大球 2.5 25.07%
小球 2.5 74.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.73%
平局
34.51%
客隊 勝利
22.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.07%
小球 2.5
74.93%
雙方進球
是
32.23%
否
67.77%
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 | 5.2% 19.22 | 12.1% 8.27 | 82.7% 1.21 |
| -1.5 | 17.3% 5.78 | — | 82.7% 1.21 |
| -1.0 | 17.3% 5.78 | 25.89% 3.86 | 56.81% 1.76 |
| -0.5 | 43.19% 2.32 | — | 56.81% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.19% 2.32 | 32.92% 3.04 | 23.88% 4.19 |
| +0.5 | 76.12% 1.31 | — | 23.88% 4.19 |
| +1.0 | 76.12% 1.31 | 17.18% 5.82 | 6.7% 14.91 |
| +1.5 | 93.3% 1.07 | — | 6.7% 14.91 |
| +2.0 | 93.3% 1.07 | 5.32% 18.78 | 1.38% 72.46 |
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。
