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
42.79%
公平賠率
2.34
平局
30.96%
公平賠率
3.23
客隊 勝利
26.25%
公平賠率
3.81
最可能的比分
1 - 0
概率 14.67%
公平賠率 6.82
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 | 2.34 | — | |
| 平局 | 3.23 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.81 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.67% | 6.82 |
| 2 | 1-1 | 13.2% | 7.57 |
| 3 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 4 | 0-1 | 10.91% | 9.16 |
| 5 | 2-0 | 8.88% | 11.27 |
| 6 | 2-1 | 7.99% | 12.52 |
| 7 | 1-2 | 5.94% | 16.83 |
| 8 | 0-2 | 4.91% | 20.37 |
| 9 | 2-2 | 3.59% | 27.82 |
| 10 | 3-0 | 3.58% | 27.94 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
10.91%
9.16
|
4.91%
20.37
|
1.47%
67.89
|
0.33%
301.75
|
0.06%
1675.04
|
| 1 |
14.67%
6.82
|
13.2%
7.57
|
5.94%
16.83
|
1.78%
56.1
|
0.4%
249.38
|
0.07%
1385.04
|
| 2 |
8.88%
11.27
|
7.99%
12.52
|
3.59%
27.82
|
1.08%
92.74
|
0.24%
412.2
|
0.04%
2288.33
|
| 3 |
3.58%
27.94
|
3.22%
31.04
|
1.45%
68.98
|
0.43%
229.94
|
0.1%
1021.45
|
0.02%
5681.82
|
| 4 |
1.08%
92.34
|
0.97%
102.61
|
0.44%
228.0
|
0.13%
759.88
|
0.03%
3378.38
|
0.01%
18867.92
|
| 5 |
0.26%
381.53
|
0.24%
424.09
|
0.11%
942.51
|
0.03%
3144.65
|
0.01%
13888.89
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
524.66
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大球 2.5 35.31%
小球 2.5 64.69%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.79%
平局
30.96%
客隊 勝利
26.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.31%
小球 2.5
64.69%
雙方進球
是
41.65%
否
58.35%
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 | 6.4% 15.64 | 12.57% 7.96 | 81.04% 1.23 |
| -1.5 | 18.96% 5.27 | — | 81.04% 1.23 |
| -1.0 | 18.96% 5.27 | 24.25% 4.12 | 56.79% 1.76 |
| -0.5 | 43.21% 2.31 | — | 56.79% 1.76 |
| 0 (PK) | 43.21% 2.31 | 29.39% 3.4 | 27.4% 3.65 |
| +0.5 | 72.6% 1.38 | — | 27.4% 3.65 |
| +1.0 | 72.6% 1.38 | 18.03% 5.54 | 9.37% 10.67 |
| +1.5 | 90.63% 1.1 | — | 9.37% 10.67 |
| +2.0 | 90.63% 1.1 | 6.95% 14.38 | 2.41% 41.42 |
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。
