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
54.27%
公平賠率
1.84
平局
25.58%
公平賠率
3.91
客隊 勝利
20.15%
公平賠率
4.96
最可能的比分
1 - 0
概率 12.18%
公平賠率 8.21
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 | 1.84 | — | |
| 平局 | 3.91 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.96 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.18% | 8.21 |
| 2 | 1-1 | 11.45% | 8.73 |
| 3 | 2-0 | 10.29% | 9.72 |
| 4 | 2-1 | 9.68% | 10.34 |
| 5 | 0-0 | 7.21% | 13.87 |
| 6 | 0-1 | 6.78% | 14.76 |
| 7 | 3-0 | 5.8% | 17.25 |
| 8 | 3-1 | 5.45% | 18.35 |
| 9 | 1-2 | 5.38% | 18.58 |
| 10 | 2-2 | 4.55% | 21.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.21%
13.87
|
6.78%
14.76
|
3.18%
31.4
|
1.0%
100.22
|
0.23%
426.44
|
0.04%
2267.57
|
| 1 |
12.18%
8.21
|
11.45%
8.73
|
5.38%
18.58
|
1.69%
59.3
|
0.4%
252.33
|
0.07%
1342.28
|
| 2 |
10.29%
9.72
|
9.68%
10.34
|
4.55%
21.99
|
1.42%
70.18
|
0.33%
298.69
|
0.06%
1587.3
|
| 3 |
5.8%
17.25
|
5.45%
18.35
|
2.56%
39.04
|
0.8%
124.58
|
0.19%
530.22
|
0.04%
2816.9
|
| 4 |
2.45%
40.82
|
2.3%
43.42
|
1.08%
92.4
|
0.34%
294.9
|
0.08%
1254.71
|
0.01%
6666.67
|
| 5 |
0.83%
120.76
|
0.78%
128.47
|
0.37%
273.37
|
0.11%
872.6
|
0.03%
3717.47
|
0.01%
19607.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.82%
·
公平：
121.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.21% | 13.87 |
| 1 | 18.96% | 5.28 |
| 2 | 24.93% | 4.01 |
| 3 | 21.85% | 4.58 |
| 4 | 14.37% | 6.96 |
| 5+ | 12.69% | 7.88 |
|
大球 2.5 48.91%
小球 2.5 51.09%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
54.27%
平局
25.58%
客隊 勝利
20.15%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.91%
小球 2.5
51.09%
雙方進球
是
49.69%
否
50.31%
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 | 16.95% 5.9 | 69.76% 1.43 |
| -1.5 | 30.24% 3.31 | — | 69.76% 1.43 |
| -1.0 | 30.24% 3.31 | 24.79% 4.03 | 44.97% 2.22 |
| -0.5 | 55.03% 1.82 | — | 44.97% 2.22 |
| 0 (PK) | 55.03% 1.82 | 24.09% 4.15 | 20.88% 4.79 |
| +0.5 | 79.12% 1.26 | — | 20.88% 4.79 |
| +1.0 | 79.12% 1.26 | 13.79% 7.25 | 7.09% 14.1 |
| +1.5 | 92.91% 1.08 | — | 7.09% 14.1 |
| +2.0 | 92.91% 1.08 | 5.24% 19.07 | 1.85% 54.07 |
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。
