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
46.39%
公平賠率
2.16
平局
31.66%
公平賠率
3.16
客隊 勝利
21.95%
公平賠率
4.56
最可能的比分
1 - 0
概率 17.04%
公平賠率 5.87
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 | 2.16 | — | |
| 平局 | 3.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.56 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.04% | 5.87 |
| 2 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 1-1 | 12.78% | 7.82 |
| 4 | 0-1 | 10.56% | 9.47 |
| 5 | 2-0 | 10.31% | 9.7 |
| 6 | 2-1 | 7.73% | 12.93 |
| 7 | 1-2 | 4.79% | 20.86 |
| 8 | 3-0 | 4.16% | 24.04 |
| 9 | 0-2 | 3.96% | 25.24 |
| 10 | 3-1 | 3.12% | 32.06 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
10.56%
9.47
|
3.96%
25.24
|
0.99%
100.97
|
0.19%
538.5
|
0.03%
3584.23
|
| 1 |
17.04%
5.87
|
12.78%
7.82
|
4.79%
20.86
|
1.2%
83.44
|
0.22%
445.04
|
0.03%
2967.36
|
| 2 |
10.31%
9.7
|
7.73%
12.93
|
2.9%
34.48
|
0.73%
137.93
|
0.14%
735.84
|
0.02%
4901.96
|
| 3 |
4.16%
24.04
|
3.12%
32.06
|
1.17%
85.49
|
0.29%
342.0
|
0.05%
1824.82
|
0.01%
12195.12
|
| 4 |
1.26%
79.48
|
0.94%
105.98
|
0.35%
282.65
|
0.09%
1129.94
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.3%
328.41
|
0.23%
438.02
|
0.09%
1168.22
|
0.02%
4672.9
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.17%
·
公平：
589.62
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 52.76% | 47.24% |
| 1.5 | 17.34% | 82.66% |
| 2.5 | 4.05% | 95.95% |
| 3.5 | 0.73% | 99.27% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大球 2.5 31.25%
小球 2.5 68.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.39%
平局
31.66%
客隊 勝利
21.95%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.25%
小球 2.5
68.75%
雙方進球
是
37.03%
否
62.97%
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 | 7.13% 14.02 | 13.81% 7.24 | 79.06% 1.26 |
| -1.5 | 20.94% 4.78 | — | 79.06% 1.26 |
| -1.0 | 20.94% 4.78 | 26.04% 3.84 | 53.02% 1.89 |
| -0.5 | 46.98% 2.13 | — | 53.02% 1.89 |
| 0 (PK) | 46.98% 2.13 | 30.08% 3.32 | 22.94% 4.36 |
| +0.5 | 77.06% 1.3 | — | 22.94% 4.36 |
| +1.0 | 77.06% 1.3 | 16.14% 6.2 | 6.8% 14.71 |
| +1.5 | 93.2% 1.07 | — | 6.8% 14.71 |
| +2.0 | 93.2% 1.07 | 5.3% 18.85 | 1.5% 66.87 |
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。
