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
27.61%
公平賠率
3.62
平局
36.15%
公平賠率
2.77
客隊 勝利
36.24%
公平賠率
2.76
最可能的比分
0 - 0
概率 19.2%
公平賠率 5.21
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 | 3.62 | — | |
| 平局 | 2.77 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.76 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 19.2% | 5.21 |
| 2 | 0-1 | 17.09% | 5.85 |
| 3 | 1-0 | 14.6% | 6.85 |
| 4 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 5 | 0-2 | 7.61% | 13.15 |
| 6 | 1-2 | 5.78% | 17.3 |
| 7 | 2-0 | 5.55% | 18.03 |
| 8 | 2-1 | 4.94% | 20.26 |
| 9 | 0-3 | 2.26% | 44.32 |
| 10 | 2-2 | 2.2% | 45.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
19.2%
5.21
|
17.09%
5.85
|
7.61%
13.15
|
2.26%
44.32
|
0.5%
199.16
|
0.09%
1118.57
|
| 1 |
14.6%
6.85
|
12.99%
7.7
|
5.78%
17.3
|
1.71%
58.31
|
0.38%
262.05
|
0.07%
1472.75
|
| 2 |
5.55%
18.03
|
4.94%
20.26
|
2.2%
45.52
|
0.65%
153.44
|
0.14%
689.66
|
0.03%
3875.97
|
| 3 |
1.41%
71.17
|
1.25%
79.97
|
0.56%
179.69
|
0.17%
605.69
|
0.04%
2724.8
|
0.01%
15384.62
|
| 4 |
0.27%
374.53
|
0.24%
420.88
|
0.11%
946.07
|
0.03%
3184.71
|
0.01%
14285.71
|
0.0%
83333.33
|
| 5 |
0.04%
2463.05
|
0.04%
2770.08
|
0.02%
6211.18
|
0.0%
20833.33
|
0.0%
90909.09
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.05%
·
公平：
2164.5
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.93% | 41.07% |
| 1.5 | 22.39% | 77.61% |
| 2.5 | 6.12% | 93.88% |
| 3.5 | 1.3% | 98.7% |
| 4.5 | 0.22% | 99.78% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 19.20% | 5.21 |
| 1 | 31.69% | 3.16 |
| 2 | 26.14% | 3.83 |
| 3 | 14.38% | 6.95 |
| 4 | 5.93% | 16.86 |
| 5+ | 2.65% | 37.67 |
|
大球 2.5 22.96%
小球 2.5 77.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.61%
平局
36.15%
客隊 勝利
36.24%
大 / 小 2.5
大球 2.5
22.96%
小球 2.5
77.04%
雙方進球
是
31.37%
否
68.63%
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 | 2.02% 49.6 | 6.91% 14.48 | 91.08% 1.1 |
| -1.5 | 8.92% 11.21 | — | 91.08% 1.1 |
| -1.0 | 8.92% 11.21 | 20.12% 4.97 | 70.96% 1.41 |
| -0.5 | 29.04% 3.44 | — | 70.96% 1.41 |
| 0 (PK) | 29.04% 3.44 | 34.56% 2.89 | 36.39% 2.75 |
| +0.5 | 63.61% 1.57 | — | 36.39% 2.75 |
| +1.0 | 63.61% 1.57 | 23.56% 4.24 | 12.83% 7.8 |
| +1.5 | 87.17% 1.15 | — | 12.83% 7.8 |
| +2.0 | 87.17% 1.15 | 9.47% 10.56 | 3.36% 29.8 |
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。
