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
54.28%
公平賠率
1.84
平局
25.98%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
19.73%
公平賠率
5.07
最可能的比分
1 - 0
概率 12.88%
公平賠率 7.76
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 | 1.84 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.07 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.88% | 7.76 |
| 2 | 1-1 | 11.6% | 8.62 |
| 3 | 2-0 | 10.63% | 9.41 |
| 4 | 2-1 | 9.57% | 10.45 |
| 5 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 0-1 | 7.03% | 14.23 |
| 7 | 3-0 | 5.85% | 17.11 |
| 8 | 3-1 | 5.26% | 19.01 |
| 9 | 1-2 | 5.22% | 19.17 |
| 10 | 2-2 | 4.3% | 23.23 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
7.03%
14.23
|
3.16%
31.62
|
0.95%
105.41
|
0.21%
468.38
|
0.04%
2604.17
|
| 1 |
12.88%
7.76
|
11.6%
8.62
|
5.22%
19.17
|
1.57%
63.89
|
0.35%
283.93
|
0.06%
1577.29
|
| 2 |
10.63%
9.41
|
9.57%
10.45
|
4.3%
23.23
|
1.29%
77.44
|
0.29%
344.12
|
0.05%
1912.05
|
| 3 |
5.85%
17.11
|
5.26%
19.01
|
2.37%
42.24
|
0.71%
140.79
|
0.16%
625.78
|
0.03%
3472.22
|
| 4 |
2.41%
41.47
|
2.17%
46.08
|
0.98%
102.4
|
0.29%
341.3
|
0.07%
1517.45
|
0.01%
8403.36
|
| 5 |
0.8%
125.66
|
0.72%
139.63
|
0.32%
310.27
|
0.1%
1034.13
|
0.02%
4587.16
|
0.0%
25641.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.73%
·
公平：
136.84
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大球 2.5 46.89%
小球 2.5 53.11%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
54.28%
平局
25.98%
客隊 勝利
19.73%
大 / 小 2.5
大球 2.5
46.89%
小球 2.5
53.11%
雙方進球
是
47.95%
否
52.05%
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 | 12.95% 7.72 | 16.97% 5.89 | 70.08% 1.43 |
| -1.5 | 29.92% 3.34 | — | 70.08% 1.43 |
| -1.0 | 29.92% 3.34 | 25.13% 3.98 | 44.95% 2.22 |
| -0.5 | 55.05% 1.82 | — | 44.95% 2.22 |
| 0 (PK) | 55.05% 1.82 | 24.49% 4.08 | 20.46% 4.89 |
| +0.5 | 79.54% 1.26 | — | 20.46% 4.89 |
| +1.0 | 79.54% 1.26 | 13.71% 7.29 | 6.75% 14.82 |
| +1.5 | 93.25% 1.07 | — | 6.75% 14.82 |
| +2.0 | 93.25% 1.07 | 5.05% 19.81 | 1.7% 58.82 |
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。
