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
39.01%
公平賠率
2.56
平局
34.54%
公平賠率
2.9
客隊 勝利
26.45%
公平賠率
3.78
最可能的比分
0 - 0
概率 17.03%
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 | 2.56 | — | |
| 平局 | 2.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 1-0 | 16.86% | 5.93 |
| 3 | 0-1 | 13.29% | 7.53 |
| 4 | 1-1 | 13.15% | 7.6 |
| 5 | 2-0 | 8.35% | 11.98 |
| 6 | 2-1 | 6.51% | 15.36 |
| 7 | 0-2 | 5.18% | 19.3 |
| 8 | 1-2 | 5.13% | 19.49 |
| 9 | 3-0 | 2.75% | 36.3 |
| 10 | 2-2 | 2.54% | 39.38 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.03%
5.87
|
13.29%
7.53
|
5.18%
19.3
|
1.35%
74.23
|
0.26%
380.66
|
0.04%
2439.02
|
| 1 |
16.86%
5.93
|
13.15%
7.6
|
5.13%
19.49
|
1.33%
74.98
|
0.26%
384.47
|
0.04%
2463.05
|
| 2 |
8.35%
11.98
|
6.51%
15.36
|
2.54%
39.38
|
0.66%
151.47
|
0.13%
777.0
|
0.02%
4975.12
|
| 3 |
2.75%
36.3
|
2.15%
46.54
|
0.84%
119.35
|
0.22%
458.93
|
0.04%
2352.94
|
0.01%
15151.52
|
| 4 |
0.68%
146.67
|
0.53%
188.04
|
0.21%
482.16
|
0.05%
1855.29
|
0.01%
9523.81
|
0.0%
62500.0
|
| 5 |
0.14%
740.74
|
0.11%
949.67
|
0.04%
2433.09
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
47619.05
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1383.13
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.03% | 5.87 |
| 1 | 30.15% | 3.32 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 15.74% | 6.35 |
| 4 | 6.97% | 14.36 |
| 5+ | 3.43% | 29.17 |
|
大球 2.5 26.14%
小球 2.5 73.86%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.01%
平局
34.54%
客隊 勝利
26.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.14%
小球 2.5
73.86%
雙方進球
是
34.04%
否
65.96%
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 | 4.31% 23.23 | 10.71% 9.33 | 84.98% 1.18 |
| -1.5 | 15.02% 6.66 | — | 84.98% 1.18 |
| -1.0 | 15.02% 6.66 | 24.27% 4.12 | 60.71% 1.65 |
| -0.5 | 39.29% 2.55 | — | 60.71% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.29% 2.55 | 32.95% 3.03 | 27.76% 3.6 |
| +0.5 | 72.24% 1.38 | — | 27.76% 3.6 |
| +1.0 | 72.24% 1.38 | 19.12% 5.23 | 8.64% 11.58 |
| +1.5 | 91.36% 1.09 | — | 8.64% 11.58 |
| +2.0 | 91.36% 1.09 | 6.65% 15.04 | 1.99% 50.32 |
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。
