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
49.24%
公平賠率
2.03
平局
28.62%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
22.14%
公平賠率
4.52
最可能的比分
1 - 0
概率 14.38%
公平賠率 6.95
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 | 2.03 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.52 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.38% | 6.95 |
| 2 | 1-1 | 12.51% | 7.99 |
| 3 | 2-0 | 10.21% | 9.79 |
| 4 | 0-0 | 10.13% | 9.87 |
| 5 | 2-1 | 8.88% | 11.26 |
| 6 | 0-1 | 8.81% | 11.35 |
| 7 | 1-2 | 5.44% | 18.38 |
| 8 | 3-0 | 4.83% | 20.69 |
| 9 | 3-1 | 4.2% | 23.79 |
| 10 | 2-2 | 3.86% | 25.88 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.13%
9.87
|
8.81%
11.35
|
3.83%
26.09
|
1.11%
89.98
|
0.24%
413.74
|
0.04%
2375.3
|
| 1 |
14.38%
6.95
|
12.51%
7.99
|
5.44%
18.38
|
1.58%
63.36
|
0.34%
291.29
|
0.06%
1675.04
|
| 2 |
10.21%
9.79
|
8.88%
11.26
|
3.86%
25.88
|
1.12%
89.25
|
0.24%
410.34
|
0.04%
2358.49
|
| 3 |
4.83%
20.69
|
4.2%
23.79
|
1.83%
54.68
|
0.53%
188.54
|
0.12%
866.55
|
0.02%
4975.12
|
| 4 |
1.72%
58.29
|
1.49%
67.0
|
0.65%
154.01
|
0.19%
531.07
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
14084.51
|
| 5 |
0.49%
205.25
|
0.42%
235.9
|
0.18%
542.3
|
0.05%
1869.16
|
0.01%
8620.69
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.37%
·
公平：
269.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 10.13% | 9.87 |
| 1 | 23.19% | 4.31 |
| 2 | 26.55% | 3.77 |
| 3 | 20.27% | 4.93 |
| 4 | 11.60% | 8.62 |
| 5+ | 8.26% | 12.11 |
|
大球 2.5 40.13%
小球 2.5 59.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
49.24%
平局
28.62%
客隊 勝利
22.14%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.13%
小球 2.5
59.87%
雙方進球
是
44.06%
否
55.94%
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 | 9.48% 10.55 | 15.12% 6.61 | 75.4% 1.33 |
| -1.5 | 24.6% 4.07 | — | 75.4% 1.33 |
| -1.0 | 24.6% 4.07 | 25.29% 3.95 | 50.11% 2.0 |
| -0.5 | 49.89% 2.0 | — | 50.11% 2.0 |
| 0 (PK) | 49.89% 2.0 | 27.07% 3.69 | 23.04% 4.34 |
| +0.5 | 76.96% 1.3 | — | 23.04% 4.34 |
| +1.0 | 76.96% 1.3 | 15.5% 6.45 | 7.54% 13.26 |
| +1.5 | 92.46% 1.08 | — | 7.54% 13.26 |
| +2.0 | 92.46% 1.08 | 5.68% 17.62 | 1.87% 53.54 |
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。
