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
55.81%
公平賠率
1.79
平局
26.69%
公平賠率
3.75
客隊 勝利
17.5%
公平賠率
5.71
最可能的比分
1 - 0
概率 15.07%
公平賠率 6.64
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 | 1.79 | — | |
| 平局 | 3.75 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.07% | 6.64 |
| 2 | 2-0 | 11.9% | 8.4 |
| 3 | 1-1 | 11.6% | 8.62 |
| 4 | 0-0 | 9.54% | 10.49 |
| 5 | 2-1 | 9.17% | 10.91 |
| 6 | 0-1 | 7.34% | 13.62 |
| 7 | 3-0 | 6.27% | 15.95 |
| 8 | 3-1 | 4.83% | 20.71 |
| 9 | 1-2 | 4.47% | 22.39 |
| 10 | 2-2 | 3.53% | 28.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.54%
10.49
|
7.34%
13.62
|
2.83%
35.37
|
0.73%
137.8
|
0.14%
715.82
|
0.02%
4651.16
|
| 1 |
15.07%
6.64
|
11.6%
8.62
|
4.47%
22.39
|
1.15%
87.22
|
0.22%
453.1
|
0.03%
2941.18
|
| 2 |
11.9%
8.4
|
9.17%
10.91
|
3.53%
28.34
|
0.91%
110.4
|
0.17%
573.39
|
0.03%
3717.47
|
| 3 |
6.27%
15.95
|
4.83%
20.71
|
1.86%
53.8
|
0.48%
209.64
|
0.09%
1089.32
|
0.01%
7092.2
|
| 4 |
2.48%
40.38
|
1.91%
52.44
|
0.73%
136.22
|
0.19%
530.79
|
0.04%
2754.82
|
0.01%
17857.14
|
| 5 |
0.78%
127.78
|
0.6%
165.95
|
0.23%
431.03
|
0.06%
1680.67
|
0.01%
8695.65
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.58%
·
公平：
171.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
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 | 9.54% | 10.49 |
| 1 | 22.41% | 4.46 |
| 2 | 26.33% | 3.80 |
| 3 | 20.63% | 4.85 |
| 4 | 12.12% | 8.25 |
| 5+ | 8.97% | 11.15 |
|
大球 2.5 41.72%
小球 2.5 58.28%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.81%
平局
26.69%
客隊 勝利
17.50%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.72%
小球 2.5
58.28%
雙方進球
是
42.64%
否
57.36%
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 | 12.84% 7.79 | 17.53% 5.71 | 69.64% 1.44 |
| -1.5 | 30.36% 3.29 | — | 69.64% 1.44 |
| -1.0 | 30.36% 3.29 | 26.29% 3.8 | 43.34% 2.31 |
| -0.5 | 56.66% 1.77 | — | 43.34% 2.31 |
| 0 (PK) | 56.66% 1.77 | 25.18% 3.97 | 18.16% 5.51 |
| +0.5 | 81.84% 1.22 | — | 18.16% 5.51 |
| +1.0 | 81.84% 1.22 | 12.81% 7.8 | 5.35% 18.71 |
| +1.5 | 94.65% 1.06 | — | 5.35% 18.71 |
| +2.0 | 94.65% 1.06 | 4.16% 24.02 | 1.18% 84.58 |
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。
