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
54.51%
公平賠率
1.83
平局
25.67%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
19.82%
公平賠率
5.05
最可能的比分
1 - 0
概率 12.48%
公平賠率 8.01
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 | 1.83 | — | |
| 平局 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.05 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.48% | 8.01 |
| 2 | 1-1 | 11.48% | 8.71 |
| 3 | 2-0 | 10.48% | 9.54 |
| 4 | 2-1 | 9.64% | 10.37 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.83% | 14.63 |
| 7 | 3-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 3-1 | 5.4% | 18.52 |
| 9 | 1-2 | 5.28% | 18.94 |
| 10 | 2-2 | 4.44% | 22.54 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.83%
14.63
|
3.14%
31.81
|
0.96%
103.75
|
0.22%
451.06
|
0.04%
2450.98
|
| 1 |
12.48%
8.01
|
11.48%
8.71
|
5.28%
18.94
|
1.62%
61.75
|
0.37%
268.46
|
0.07%
1459.85
|
| 2 |
10.48%
9.54
|
9.64%
10.37
|
4.44%
22.54
|
1.36%
73.51
|
0.31%
319.59
|
0.06%
1736.11
|
| 3 |
5.87%
17.04
|
5.4%
18.52
|
2.48%
40.26
|
0.76%
131.27
|
0.18%
570.78
|
0.03%
3105.59
|
| 4 |
2.47%
40.56
|
2.27%
44.09
|
1.04%
95.85
|
0.32%
312.6
|
0.07%
1358.7
|
0.01%
7407.41
|
| 5 |
0.83%
120.73
|
0.76%
131.22
|
0.35%
285.31
|
0.11%
930.23
|
0.02%
4048.58
|
0.0%
22222.22
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.8%
·
公平：
125.66
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
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
54.51%
平局
25.67%
客隊 勝利
19.82%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
48.94%
否
51.06%
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 | 13.29% 7.52 | 17.04% 5.87 | 69.67% 1.44 |
| -1.5 | 30.33% 3.3 | — | 69.67% 1.44 |
| -1.0 | 30.33% 3.3 | 24.95% 4.01 | 44.72% 2.24 |
| -0.5 | 55.28% 1.81 | — | 44.72% 2.24 |
| 0 (PK) | 55.28% 1.81 | 24.18% 4.14 | 20.53% 4.87 |
| +0.5 | 79.47% 1.26 | — | 20.53% 4.87 |
| +1.0 | 79.47% 1.26 | 13.66% 7.32 | 6.87% 14.56 |
| +1.5 | 93.13% 1.07 | — | 6.87% 14.56 |
| +2.0 | 93.13% 1.07 | 5.11% 19.57 | 1.76% 56.81 |
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。
