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
55.47%
公平賠率
1.8
平局
25.43%
公平賠率
3.93
客隊 勝利
19.1%
公平賠率
5.24
最可能的比分
1 - 0
概率 12.63%
公平賠率 7.92
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 | 1.8 | — | |
| 平局 | 3.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.24 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.63% | 7.92 |
| 2 | 1-1 | 11.36% | 8.8 |
| 3 | 2-0 | 10.73% | 9.32 |
| 4 | 2-1 | 9.66% | 10.35 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.68% | 14.96 |
| 7 | 3-0 | 6.08% | 16.44 |
| 8 | 3-1 | 5.47% | 18.27 |
| 9 | 1-2 | 5.11% | 19.56 |
| 10 | 2-2 | 4.35% | 23.01 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.68%
14.96
|
3.01%
33.24
|
0.9%
110.82
|
0.2%
492.61
|
0.04%
2739.73
|
| 1 |
12.63%
7.92
|
11.36%
8.8
|
5.11%
19.56
|
1.53%
65.18
|
0.35%
289.69
|
0.06%
1610.31
|
| 2 |
10.73%
9.32
|
9.66%
10.35
|
4.35%
23.01
|
1.3%
76.69
|
0.29%
340.83
|
0.05%
1893.94
|
| 3 |
6.08%
16.44
|
5.47%
18.27
|
2.46%
40.6
|
0.74%
135.34
|
0.17%
601.32
|
0.03%
3344.48
|
| 4 |
2.58%
38.69
|
2.33%
42.99
|
1.05%
95.53
|
0.31%
318.47
|
0.07%
1414.43
|
0.01%
7874.02
|
| 5 |
0.88%
113.79
|
0.79%
126.44
|
0.36%
280.98
|
0.11%
936.33
|
0.02%
4166.67
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.83%
·
公平：
119.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
55.47%
平局
25.43%
客隊 勝利
19.10%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
48.5%
否
51.5%
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 | 13.81% 7.24 | 17.37% 5.76 | 68.82% 1.45 |
| -1.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| -1.0 | 31.18% 3.21 | 25.09% 3.99 | 43.74% 2.29 |
| -0.5 | 56.26% 1.78 | — | 43.74% 2.29 |
| 0 (PK) | 56.26% 1.78 | 23.95% 4.18 | 19.78% 5.05 |
| +0.5 | 80.22% 1.25 | — | 19.78% 5.05 |
| +1.0 | 80.22% 1.25 | 13.28% 7.53 | 6.5% 15.38 |
| +1.5 | 93.5% 1.07 | — | 6.5% 15.38 |
| +2.0 | 93.5% 1.07 | 4.87% 20.54 | 1.63% 61.22 |
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。
