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
49.41%
公平賠率
2.02
平局
30.79%
公平賠率
3.25
客隊 勝利
19.8%
公平賠率
5.05
最可能的比分
1 - 0
概率 17.5%
公平賠率 5.72
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 | 2.02 | — | |
| 平局 | 3.25 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.5% | 5.72 |
| 2 | 0-0 | 13.67% | 7.32 |
| 3 | 1-1 | 12.42% | 8.05 |
| 4 | 2-0 | 11.2% | 8.93 |
| 5 | 0-1 | 9.71% | 10.3 |
| 6 | 2-1 | 7.95% | 12.58 |
| 7 | 3-0 | 4.78% | 20.93 |
| 8 | 1-2 | 4.41% | 22.68 |
| 9 | 0-2 | 3.45% | 29.02 |
| 10 | 3-1 | 3.39% | 29.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.67%
7.32
|
9.71%
10.3
|
3.45%
29.02
|
0.82%
122.64
|
0.14%
691.09
|
0.02%
4854.37
|
| 1 |
17.5%
5.72
|
12.42%
8.05
|
4.41%
22.68
|
1.04%
95.81
|
0.19%
539.67
|
0.03%
3802.28
|
| 2 |
11.2%
8.93
|
7.95%
12.58
|
2.82%
35.43
|
0.67%
149.7
|
0.12%
843.17
|
0.02%
5952.38
|
| 3 |
4.78%
20.93
|
3.39%
29.48
|
1.2%
83.04
|
0.29%
350.88
|
0.05%
1976.28
|
0.01%
13888.89
|
| 4 |
1.53%
65.41
|
1.09%
92.12
|
0.39%
259.47
|
0.09%
1096.49
|
0.02%
6172.84
|
0.0%
43478.26
|
| 5 |
0.39%
255.49
|
0.28%
359.84
|
0.1%
1013.17
|
0.02%
4291.85
|
0.0%
24390.24
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.22%
·
公平：
462.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 50.84% | 49.16% |
| 1.5 | 15.93% | 84.07% |
| 2.5 | 3.54% | 96.46% |
| 3.5 | 0.6% | 99.4% |
| 4.5 | 0.08% | 99.92% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.67% | 7.32 |
| 1 | 27.20% | 3.68 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 17.95% | 5.57 |
| 4 | 8.93% | 11.20 |
| 5+ | 5.18% | 19.32 |
|
大球 2.5 32.06%
小球 2.5 67.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
49.41%
平局
30.79%
客隊 勝利
19.80%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.06%
小球 2.5
67.94%
雙方進球
是
36.7%
否
63.3%
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 | 8.37% 11.95 | 15.0% 6.67 | 76.63% 1.3 |
| -1.5 | 23.37% 4.28 | — | 76.63% 1.3 |
| -1.0 | 23.37% 4.28 | 26.75% 3.74 | 49.89% 2.0 |
| -0.5 | 50.11% 2.0 | — | 49.89% 2.0 |
| 0 (PK) | 50.11% 2.0 | 29.22% 3.42 | 20.67% 4.84 |
| +0.5 | 79.33% 1.26 | — | 20.67% 4.84 |
| +1.0 | 79.33% 1.26 | 14.84% 6.74 | 5.83% 17.14 |
| +1.5 | 94.17% 1.06 | — | 5.83% 17.14 |
| +2.0 | 94.17% 1.06 | 4.62% 21.67 | 1.22% 82.07 |
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。
