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
29.32%
公平賠率
3.41
平局
35.97%
公平賠率
2.78
客隊 勝利
34.7%
公平賠率
2.88
最可能的比分
0 - 0
概率 18.82%
公平賠率 5.31
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 | 3.41 | — | |
| 平局 | 2.78 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.88 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.82% | 5.31 |
| 2 | 0-1 | 16.38% | 6.11 |
| 3 | 1-0 | 15.06% | 6.64 |
| 4 | 1-1 | 13.1% | 7.63 |
| 5 | 0-2 | 7.12% | 14.04 |
| 6 | 2-0 | 6.02% | 16.6 |
| 7 | 1-2 | 5.7% | 17.55 |
| 8 | 2-1 | 5.24% | 19.08 |
| 9 | 2-2 | 2.28% | 43.87 |
| 10 | 0-3 | 2.07% | 48.4 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.82%
5.31
|
16.38%
6.11
|
7.12%
14.04
|
2.07%
48.4
|
0.45%
222.52
|
0.08%
1278.77
|
| 1 |
15.06%
6.64
|
13.1%
7.63
|
5.7%
17.55
|
1.65%
60.5
|
0.36%
278.16
|
0.06%
1597.44
|
| 2 |
6.02%
16.6
|
5.24%
19.08
|
2.28%
43.87
|
0.66%
151.26
|
0.14%
695.41
|
0.03%
4000.0
|
| 3 |
1.61%
62.25
|
1.4%
71.56
|
0.61%
164.5
|
0.18%
567.21
|
0.04%
2610.97
|
0.01%
14925.37
|
| 4 |
0.32%
311.24
|
0.28%
357.78
|
0.12%
822.37
|
0.04%
2832.86
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
76923.08
|
| 5 |
0.05%
1945.53
|
0.04%
2237.14
|
0.02%
5128.21
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
83333.33
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2118.64
單隊總進球數
主隊
| 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% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.1% | 41.9% |
| 1.5 | 21.66% | 78.34% |
| 2.5 | 5.8% | 94.2% |
| 3.5 | 1.2% | 98.8% |
| 4.5 | 0.2% | 99.8% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 18.82% | 5.31 |
| 1 | 31.44% | 3.18 |
| 2 | 26.25% | 3.81 |
| 3 | 14.61% | 6.84 |
| 4 | 6.10% | 16.39 |
| 5+ | 2.77% | 36.04 |
|
大球 2.5 23.49%
小球 2.5 76.51%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.32%
平局
35.97%
客隊 勝利
34.70%
大 / 小 2.5
大球 2.5
23.49%
小球 2.5
76.51%
雙方進球
是
32.0%
否
68.0%
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 | 2.34% 42.72 | 7.55% 13.25 | 90.11% 1.11 |
| -1.5 | 9.89% 10.11 | — | 90.11% 1.11 |
| -1.0 | 9.89% 10.11 | 20.95% 4.77 | 69.17% 1.45 |
| -0.5 | 30.83% 3.24 | — | 69.17% 1.45 |
| 0 (PK) | 30.83% 3.24 | 34.39% 2.91 | 34.77% 2.88 |
| +0.5 | 65.23% 1.53 | — | 34.77% 2.88 |
| +1.0 | 65.23% 1.53 | 22.78% 4.39 | 12.0% 8.34 |
| +1.5 | 88.0% 1.14 | — | 12.0% 8.34 |
| +2.0 | 88.0% 1.14 | 8.93% 11.2 | 3.07% 32.58 |
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。
