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
37.64%
公平賠率
2.66
平局
35.33%
公平賠率
2.83
客隊 勝利
27.03%
公平賠率
3.7
最可能的比分
0 - 0
概率 18.09%
公平賠率 5.53
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 | 2.66 | — | |
| 平局 | 2.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.7 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.09% | 5.53 |
| 2 | 1-0 | 17.0% | 5.88 |
| 3 | 0-1 | 13.93% | 7.18 |
| 4 | 1-1 | 13.09% | 7.64 |
| 5 | 2-0 | 7.99% | 12.51 |
| 6 | 2-1 | 6.15% | 16.25 |
| 7 | 0-2 | 5.36% | 18.65 |
| 8 | 1-2 | 5.04% | 19.84 |
| 9 | 3-0 | 2.5% | 39.94 |
| 10 | 2-2 | 2.37% | 42.22 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.09%
5.53
|
13.93%
7.18
|
5.36%
18.65
|
1.38%
72.66
|
0.26%
377.5
|
0.04%
2450.98
|
| 1 |
17.0%
5.88
|
13.09%
7.64
|
5.04%
19.84
|
1.29%
77.3
|
0.25%
401.61
|
0.04%
2610.97
|
| 2 |
7.99%
12.51
|
6.15%
16.25
|
2.37%
42.22
|
0.61%
164.47
|
0.12%
854.7
|
0.02%
5555.56
|
| 3 |
2.5%
39.94
|
1.93%
51.87
|
0.74%
134.73
|
0.19%
524.93
|
0.04%
2724.8
|
0.01%
17857.14
|
| 4 |
0.59%
169.95
|
0.45%
220.7
|
0.17%
573.39
|
0.04%
2232.14
|
0.01%
11627.91
|
0.0%
76923.08
|
| 5 |
0.11%
904.16
|
0.09%
1173.71
|
0.03%
3048.78
|
0.01%
11904.76
|
0.0%
62500.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.06%
·
公平：
1718.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.7% | 46.3% |
| 1.5 | 18.05% | 81.95% |
| 2.5 | 4.32% | 95.68% |
| 3.5 | 0.8% | 99.2% |
| 4.5 | 0.12% | 99.88% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.09% | 5.53 |
| 1 | 30.93% | 3.23 |
| 2 | 26.44% | 3.78 |
| 3 | 15.07% | 6.63 |
| 4 | 6.44% | 15.52 |
| 5+ | 3.02% | 33.06 |
|
大球 2.5 24.54%
小球 2.5 75.46%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.64%
平局
35.33%
客隊 勝利
27.03%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.54%
小球 2.5
75.46%
雙方進球
是
32.72%
否
67.28%
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 | 3.82% 26.2 | 10.1% 9.9 | 86.08% 1.16 |
| -1.5 | 13.92% 7.18 | — | 86.08% 1.16 |
| -1.0 | 13.92% 7.18 | 23.94% 4.18 | 62.14% 1.61 |
| -0.5 | 37.86% 2.64 | — | 62.14% 1.61 |
| 0 (PK) | 37.86% 2.64 | 33.75% 2.96 | 28.39% 3.52 |
| +0.5 | 71.61% 1.4 | — | 28.39% 3.52 |
| +1.0 | 71.61% 1.4 | 19.61% 5.1 | 8.78% 11.39 |
| +1.5 | 91.22% 1.1 | — | 8.78% 11.39 |
| +2.0 | 91.22% 1.1 | 6.78% 14.75 | 2.0% 49.95 |
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。
