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
35.33%
公平賠率
2.83
平局
34.56%
公平賠率
2.89
客隊 勝利
30.11%
公平賠率
3.32
最可能的比分
0 - 0
概率 16.7%
公平賠率 5.99
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 | 2.83 | — | |
| 平局 | 2.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.32 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 16.7% | 5.99 |
| 2 | 1-0 | 15.53% | 6.44 |
| 3 | 0-1 | 14.36% | 6.96 |
| 4 | 1-1 | 13.35% | 7.49 |
| 5 | 2-0 | 7.22% | 13.85 |
| 6 | 2-1 | 6.21% | 16.1 |
| 7 | 0-2 | 6.17% | 16.2 |
| 8 | 1-2 | 5.74% | 17.42 |
| 9 | 2-2 | 2.67% | 37.45 |
| 10 | 3-0 | 2.24% | 44.68 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.7%
5.99
|
14.36%
6.96
|
6.17%
16.2
|
1.77%
56.5
|
0.38%
262.81
|
0.07%
1526.72
|
| 1 |
15.53%
6.44
|
13.35%
7.49
|
5.74%
17.42
|
1.65%
60.75
|
0.35%
282.57
|
0.06%
1642.04
|
| 2 |
7.22%
13.85
|
6.21%
16.1
|
2.67%
37.45
|
0.77%
130.65
|
0.16%
607.53
|
0.03%
3533.57
|
| 3 |
2.24%
44.68
|
1.92%
51.95
|
0.83%
120.82
|
0.24%
421.41
|
0.05%
1960.78
|
0.01%
11363.64
|
| 4 |
0.52%
192.16
|
0.45%
223.46
|
0.19%
519.75
|
0.06%
1811.59
|
0.01%
8403.36
|
0.0%
50000.0
|
| 5 |
0.1%
1033.06
|
0.08%
1201.92
|
0.04%
2793.3
|
0.01%
9708.74
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.07%
·
公平：
1477.1
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
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 | 16.70% | 5.99 |
| 1 | 29.89% | 3.35 |
| 2 | 26.75% | 3.74 |
| 3 | 15.96% | 6.27 |
| 4 | 7.14% | 14.00 |
| 5+ | 3.57% | 28.02 |
|
大球 2.5 26.67%
小球 2.5 73.33%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
35.33%
平局
34.56%
客隊 勝利
30.11%
大 / 小 2.5
大球 2.5
26.67%
小球 2.5
73.33%
雙方進球
是
34.92%
否
65.08%
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 | 3.46% 28.88 | 9.35% 10.7 | 87.19% 1.15 |
| -1.5 | 12.81% 7.81 | — | 87.19% 1.15 |
| -1.0 | 12.81% 7.81 | 22.62% 4.42 | 64.57% 1.55 |
| -0.5 | 35.43% 2.82 | — | 64.57% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.43% 2.82 | 32.97% 3.03 | 31.6% 3.16 |
| +0.5 | 68.4% 1.46 | — | 31.6% 3.16 |
| +1.0 | 68.4% 1.46 | 20.92% 4.78 | 10.68% 9.36 |
| +1.5 | 89.32% 1.12 | — | 10.68% 9.36 |
| +2.0 | 89.32% 1.12 | 7.99% 12.51 | 2.69% 37.23 |
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。
