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
35.68%
公平賠率
2.8
平局
35.57%
公平賠率
2.81
客隊 勝利
28.75%
公平賠率
3.48
最可能的比分
0 - 0
概率 18.27%
公平賠率 5.47
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 | 2.8 | — | |
| 平局 | 2.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.48 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.27% | 5.47 |
| 2 | 1-0 | 16.44% | 6.08 |
| 3 | 0-1 | 14.61% | 6.84 |
| 4 | 1-1 | 13.15% | 7.6 |
| 5 | 2-0 | 7.4% | 13.52 |
| 6 | 2-1 | 5.92% | 16.9 |
| 7 | 0-2 | 5.85% | 17.11 |
| 8 | 1-2 | 5.26% | 19.01 |
| 9 | 2-2 | 2.37% | 42.24 |
| 10 | 3-0 | 2.22% | 45.05 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.27%
5.47
|
14.61%
6.84
|
5.85%
17.11
|
1.56%
64.15
|
0.31%
320.72
|
0.05%
2004.01
|
| 1 |
16.44%
6.08
|
13.15%
7.6
|
5.26%
19.01
|
1.4%
71.28
|
0.28%
356.38
|
0.04%
2227.17
|
| 2 |
7.4%
13.52
|
5.92%
16.9
|
2.37%
42.24
|
0.63%
158.38
|
0.13%
791.77
|
0.02%
4950.5
|
| 3 |
2.22%
45.05
|
1.78%
56.32
|
0.71%
140.79
|
0.19%
527.98
|
0.04%
2638.52
|
0.01%
16393.44
|
| 4 |
0.5%
200.24
|
0.4%
250.31
|
0.16%
625.78
|
0.04%
2347.42
|
0.01%
11764.71
|
0.0%
71428.57
|
| 5 |
0.09%
1112.35
|
0.07%
1390.82
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
66666.67
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
1901.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.07% | 44.93% |
| 1.5 | 19.12% | 80.88% |
| 2.5 | 4.74% | 95.26% |
| 3.5 | 0.91% | 99.09% |
| 4.5 | 0.14% | 99.86% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.27% | 5.47 |
| 1 | 31.06% | 3.22 |
| 2 | 26.40% | 3.79 |
| 3 | 14.96% | 6.69 |
| 4 | 6.36% | 15.73 |
| 5+ | 2.96% | 33.77 |
|
大球 2.5 24.28%
小球 2.5 75.72%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.68%
平局
35.57%
客隊 勝利
28.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
24.28%
小球 2.5
75.72%
雙方進球
是
32.68%
否
67.32%
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 | 3.34% 29.91 | 9.34% 10.7 | 87.31% 1.15 |
| -1.5 | 12.69% 7.88 | — | 87.31% 1.15 |
| -1.0 | 12.69% 7.88 | 23.11% 4.33 | 64.2% 1.56 |
| -0.5 | 35.8% 2.79 | — | 64.2% 1.56 |
| 0 (PK) | 35.8% 2.79 | 33.99% 2.94 | 30.21% 3.31 |
| +0.5 | 69.79% 1.43 | — | 30.21% 3.31 |
| +1.0 | 69.79% 1.43 | 20.55% 4.87 | 9.67% 10.35 |
| +1.5 | 90.33% 1.11 | — | 9.67% 10.35 |
| +2.0 | 90.33% 1.11 | 7.38% 13.55 | 2.28% 43.77 |
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。
