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
30.16%
公平賠率
3.32
平局
36.91%
公平賠率
2.71
客隊 勝利
32.93%
公平賠率
3.04
最可能的比分
0 - 0
概率 20.19%
公平賠率 4.95
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 | 3.32 | — | |
| 平局 | 2.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.04 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 20.19% | 4.95 |
| 2 | 0-1 | 16.35% | 6.11 |
| 3 | 1-0 | 15.95% | 6.27 |
| 4 | 1-1 | 12.92% | 7.74 |
| 5 | 0-2 | 6.62% | 15.1 |
| 6 | 2-0 | 6.3% | 15.87 |
| 7 | 1-2 | 5.23% | 19.11 |
| 8 | 2-1 | 5.1% | 19.6 |
| 9 | 2-2 | 2.07% | 48.38 |
| 10 | 0-3 | 1.79% | 55.92 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.19%
4.95
|
16.35%
6.11
|
6.62%
15.1
|
1.79%
55.92
|
0.36%
276.17
|
0.06%
1703.58
|
| 1 |
15.95%
6.27
|
12.92%
7.74
|
5.23%
19.11
|
1.41%
70.79
|
0.29%
349.53
|
0.05%
2159.83
|
| 2 |
6.3%
15.87
|
5.1%
19.6
|
2.07%
48.38
|
0.56%
179.21
|
0.11%
884.96
|
0.02%
5464.48
|
| 3 |
1.66%
60.28
|
1.34%
74.42
|
0.54%
183.72
|
0.15%
680.74
|
0.03%
3355.7
|
0.0%
20833.33
|
| 4 |
0.33%
305.16
|
0.27%
376.79
|
0.11%
930.23
|
0.03%
3448.28
|
0.01%
16949.15
|
0.0%
100000.0
|
| 5 |
0.05%
1930.5
|
0.04%
2386.63
|
0.02%
5882.35
|
0.0%
21739.13
|
0.0%
111111.11
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.04%
·
公平：
2710.03
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.62% | 45.38% |
| 1.5 | 18.76% | 81.24% |
| 2.5 | 4.6% | 95.4% |
| 3.5 | 0.87% | 99.13% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.51% | 44.49% |
| 1.5 | 19.48% | 80.52% |
| 2.5 | 4.89% | 95.11% |
| 3.5 | 0.95% | 99.05% |
| 4.5 | 0.15% | 99.85% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.19% | 4.95 |
| 1 | 32.30% | 3.10 |
| 2 | 25.84% | 3.87 |
| 3 | 13.78% | 7.26 |
| 4 | 5.51% | 18.14 |
| 5+ | 2.37% | 42.22 |
|
大球 2.5 21.66%
小球 2.5 78.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.16%
平局
36.91%
客隊 勝利
32.93%
大 / 小 2.5
大球 2.5
21.66%
小球 2.5
78.34%
雙方進球
是
30.32%
否
69.68%
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 | 2.38% 42.02 | 7.76% 12.89 | 89.86% 1.11 |
| -1.5 | 10.14% 9.87 | — | 89.86% 1.11 |
| -1.0 | 10.14% 9.87 | 21.63% 4.62 | 68.24% 1.47 |
| -0.5 | 31.76% 3.15 | — | 68.24% 1.47 |
| 0 (PK) | 31.76% 3.15 | 35.33% 2.83 | 32.91% 3.04 |
| +0.5 | 67.09% 1.49 | — | 32.91% 3.04 |
| +1.0 | 67.09% 1.49 | 22.17% 4.51 | 10.73% 9.32 |
| +1.5 | 89.27% 1.12 | — | 10.73% 9.32 |
| +2.0 | 89.27% 1.12 | 8.15% 12.26 | 2.58% 38.77 |
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。
