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
51.14%
公平賠率
1.96
平局
29.46%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
19.4%
公平賠率
5.15
最可能的比分
1 - 0
概率 16.61%
公平賠率 6.02
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 | 1.96 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.61% | 6.02 |
| 2 | 1-1 | 12.29% | 8.14 |
| 3 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 4 | 2-0 | 11.38% | 8.79 |
| 5 | 0-1 | 8.97% | 11.15 |
| 6 | 2-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 3-0 | 5.2% | 19.25 |
| 8 | 1-2 | 4.55% | 21.99 |
| 9 | 3-1 | 3.84% | 26.01 |
| 10 | 0-2 | 3.32% | 30.13 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
8.97%
11.15
|
3.32%
30.13
|
0.82%
122.13
|
0.15%
660.07
|
0.02%
4464.29
|
| 1 |
16.61%
6.02
|
12.29%
8.14
|
4.55%
21.99
|
1.12%
89.14
|
0.21%
481.93
|
0.03%
3257.33
|
| 2 |
11.38%
8.79
|
8.42%
11.88
|
3.12%
32.1
|
0.77%
130.14
|
0.14%
703.23
|
0.02%
4761.9
|
| 3 |
5.2%
19.25
|
3.84%
26.01
|
1.42%
70.29
|
0.35%
284.98
|
0.06%
1540.83
|
0.01%
10416.67
|
| 4 |
1.78%
56.2
|
1.32%
75.94
|
0.49%
205.25
|
0.12%
831.95
|
0.02%
4504.5
|
0.0%
30303.03
|
| 5 |
0.49%
205.09
|
0.36%
277.16
|
0.13%
749.06
|
0.03%
3039.51
|
0.01%
16393.44
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.3%
·
公平：
332.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 52.29% | 47.71% |
| 1.5 | 16.98% | 83.02% |
| 2.5 | 3.92% | 96.08% |
| 3.5 | 0.7% | 99.3% |
| 4.5 | 0.1% | 99.9% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大球 2.5 35.31%
小球 2.5 64.69%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
51.14%
平局
29.46%
客隊 勝利
19.40%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.31%
小球 2.5
64.69%
雙方進球
是
39.0%
否
61.0%
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 | 9.56% 10.46 | 15.74% 6.35 | 74.7% 1.34 |
| -1.5 | 25.3% 3.95 | — | 74.7% 1.34 |
| -1.0 | 25.3% 3.95 | 26.58% 3.76 | 48.12% 2.08 |
| -0.5 | 51.88% 1.93 | — | 48.12% 2.08 |
| 0 (PK) | 51.88% 1.93 | 27.9% 3.58 | 20.21% 4.95 |
| +0.5 | 79.79% 1.25 | — | 20.21% 4.95 |
| +1.0 | 79.79% 1.25 | 14.36% 6.97 | 5.86% 17.07 |
| +1.5 | 94.14% 1.06 | — | 5.86% 17.07 |
| +2.0 | 94.14% 1.06 | 4.59% 21.77 | 1.26% 79.14 |
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。
