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
44.62%
公平賠率
2.24
平局
30.64%
公平賠率
3.26
客隊 勝利
24.74%
公平賠率
4.04
最可能的比分
1 - 0
概率 15.0%
公平賠率 6.66
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 | 2.24 | — | |
| 平局 | 3.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.04 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.0% | 6.66 |
| 2 | 1-1 | 13.05% | 7.66 |
| 3 | 0-0 | 12.0% | 8.33 |
| 4 | 0-1 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 2-0 | 9.38% | 10.66 |
| 6 | 2-1 | 8.16% | 12.26 |
| 7 | 1-2 | 5.68% | 17.61 |
| 8 | 0-2 | 4.54% | 22.01 |
| 9 | 3-0 | 3.91% | 25.59 |
| 10 | 2-2 | 3.55% | 28.18 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.0%
8.33
|
10.44%
9.58
|
4.54%
22.01
|
1.32%
75.91
|
0.29%
349.04
|
0.05%
2004.01
|
| 1 |
15.0%
6.66
|
13.05%
7.66
|
5.68%
17.61
|
1.65%
60.73
|
0.36%
279.17
|
0.06%
1605.14
|
| 2 |
9.38%
10.66
|
8.16%
12.26
|
3.55%
28.18
|
1.03%
97.16
|
0.22%
446.83
|
0.04%
2570.69
|
| 3 |
3.91%
25.59
|
3.4%
29.42
|
1.48%
67.63
|
0.43%
233.21
|
0.09%
1071.81
|
0.02%
6172.84
|
| 4 |
1.22%
81.9
|
1.06%
94.14
|
0.46%
216.4
|
0.13%
746.27
|
0.03%
3436.43
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.31%
327.55
|
0.27%
376.51
|
0.12%
865.8
|
0.03%
2985.07
|
0.01%
13698.63
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
470.81
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
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 | 12.00% | 8.33 |
| 1 | 25.45% | 3.93 |
| 2 | 26.97% | 3.71 |
| 3 | 19.06% | 5.25 |
| 4 | 10.10% | 9.90 |
| 5+ | 6.41% | 15.59 |
|
大球 2.5 35.58%
小球 2.5 64.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.62%
平局
30.64%
客隊 勝利
24.74%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.58%
小球 2.5
64.42%
雙方進球
是
41.46%
否
58.54%
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 | 7.06% 14.17 | 13.27% 7.53 | 79.67% 1.26 |
| -1.5 | 20.33% 4.92 | — | 79.67% 1.26 |
| -1.0 | 20.33% 4.92 | 24.78% 4.04 | 54.88% 1.82 |
| -0.5 | 45.12% 2.22 | — | 54.88% 1.82 |
| 0 (PK) | 45.12% 2.22 | 29.06% 3.44 | 25.82% 3.87 |
| +0.5 | 74.18% 1.35 | — | 25.82% 3.87 |
| +1.0 | 74.18% 1.35 | 17.25% 5.8 | 8.57% 11.67 |
| +1.5 | 91.43% 1.09 | — | 8.57% 11.67 |
| +2.0 | 91.43% 1.09 | 6.43% 15.55 | 2.14% 46.71 |
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。
