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
35.02%
公平賠率
2.86
平局
34.68%
公平賠率
2.88
客隊 勝利
30.3%
公平賠率
3.3
最可能的比分
0 - 0
概率 16.86%
公平賠率 5.93
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 | 2.86 | — | |
| 平局 | 2.88 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.3 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 16.86% | 5.93 |
| 2 | 1-0 | 15.51% | 6.45 |
| 3 | 0-1 | 14.5% | 6.9 |
| 4 | 1-1 | 13.34% | 7.49 |
| 5 | 2-0 | 7.14% | 14.01 |
| 6 | 0-2 | 6.24% | 16.04 |
| 7 | 2-1 | 6.14% | 16.29 |
| 8 | 1-2 | 5.74% | 17.43 |
| 9 | 2-2 | 2.64% | 37.89 |
| 10 | 3-0 | 2.19% | 45.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.86%
5.93
|
14.5%
6.9
|
6.24%
16.04
|
1.79%
55.94
|
0.38%
260.15
|
0.07%
1512.86
|
| 1 |
15.51%
6.45
|
13.34%
7.49
|
5.74%
17.43
|
1.64%
60.8
|
0.35%
282.81
|
0.06%
1644.74
|
| 2 |
7.14%
14.01
|
6.14%
16.29
|
2.64%
37.89
|
0.76%
132.17
|
0.16%
614.63
|
0.03%
3571.43
|
| 3 |
2.19%
45.69
|
1.88%
53.13
|
0.81%
123.56
|
0.23%
431.03
|
0.05%
2004.01
|
0.01%
11627.91
|
| 4 |
0.5%
198.65
|
0.43%
231.0
|
0.19%
537.35
|
0.05%
1872.66
|
0.01%
8695.65
|
0.0%
50000.0
|
| 5 |
0.09%
1079.91
|
0.08%
1254.71
|
0.03%
2915.45
|
0.01%
10204.08
|
0.0%
47619.05
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1529.05
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.68% | 42.32% |
| 1.5 | 21.29% | 78.71% |
| 2.5 | 5.64% | 94.36% |
| 3.5 | 1.16% | 98.84% |
| 4.5 | 0.19% | 99.81% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.86% | 5.93 |
| 1 | 30.02% | 3.33 |
| 2 | 26.72% | 3.74 |
| 3 | 15.85% | 6.31 |
| 4 | 7.05% | 14.18 |
| 5+ | 3.50% | 28.59 |
|
大球 2.5 26.4%
小球 2.5 73.6%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.02%
平局
34.68%
客隊 勝利
30.30%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.4%
小球 2.5
73.6%
雙方進球
是
34.7%
否
65.3%
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 | 3.37% 29.68 | 9.22% 10.85 | 87.42% 1.14 |
| -1.5 | 12.58% 7.95 | — | 87.42% 1.14 |
| -1.0 | 12.58% 7.95 | 22.52% 4.44 | 64.9% 1.54 |
| -0.5 | 35.1% 2.85 | — | 64.9% 1.54 |
| 0 (PK) | 35.1% 2.85 | 33.09% 3.02 | 31.81% 3.14 |
| +0.5 | 68.19% 1.47 | — | 31.81% 3.14 |
| +1.0 | 68.19% 1.47 | 21.05% 4.75 | 10.76% 9.29 |
| +1.5 | 89.24% 1.12 | — | 10.76% 9.29 |
| +2.0 | 89.24% 1.12 | 8.05% 12.42 | 2.71% 36.94 |
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。
