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
60.72%
公平賠率
1.65
平局
22.59%
公平賠率
4.43
客隊 勝利
16.69%
公平賠率
5.99
最可能的比分
1 - 0
概率 10.68%
公平賠率 9.36
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 | 1.65 | — | |
| 平局 | 4.43 | — | |
| 客隊 勝利 | 5.99 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 10.68% | 9.36 |
| 2 | 2-0 | 10.57% | 9.46 |
| 3 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 4 | 2-1 | 9.94% | 10.06 |
| 5 | 3-0 | 6.98% | 14.33 |
| 6 | 3-1 | 6.56% | 15.25 |
| 7 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 8 | 0-1 | 5.07% | 19.72 |
| 9 | 1-2 | 4.72% | 21.2 |
| 10 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
5.07%
19.72
|
2.38%
41.97
|
0.75%
133.94
|
0.18%
569.8
|
0.03%
3030.3
|
| 1 |
10.68%
9.36
|
10.04%
9.96
|
4.72%
21.2
|
1.48%
67.65
|
0.35%
287.85
|
0.07%
1531.39
|
| 2 |
10.57%
9.46
|
9.94%
10.06
|
4.67%
21.41
|
1.46%
68.33
|
0.34%
290.78
|
0.06%
1545.6
|
| 3 |
6.98%
14.33
|
6.56%
15.25
|
3.08%
32.44
|
0.97%
103.53
|
0.23%
440.53
|
0.04%
2341.92
|
| 4 |
3.45%
28.95
|
3.25%
30.8
|
1.53%
65.54
|
0.48%
209.16
|
0.11%
889.68
|
0.02%
4739.34
|
| 5 |
1.37%
73.11
|
1.29%
77.78
|
0.6%
165.48
|
0.19%
528.26
|
0.04%
2247.19
|
0.01%
11904.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.63%
·
公平：
61.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
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 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大球 2.5 55.86%
小球 2.5 44.14%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
60.72%
平局
22.59%
客隊 勝利
16.69%
大 / 小 2.5
大球 2.5
55.86%
小球 2.5
44.14%
雙方進球
是
52.52%
否
47.48%
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 | 18.5% 5.4 | 18.86% 5.3 | 62.64% 1.6 |
| -1.5 | 37.36% 2.68 | — | 62.64% 1.6 |
| -1.0 | 37.36% 2.68 | 24.22% 4.13 | 38.41% 2.6 |
| -0.5 | 61.59% 1.62 | — | 38.41% 2.6 |
| 0 (PK) | 61.59% 1.62 | 21.19% 4.72 | 17.22% 5.81 |
| +0.5 | 82.78% 1.21 | — | 17.22% 5.81 |
| +1.0 | 82.78% 1.21 | 11.5% 8.7 | 5.72% 17.48 |
| +1.5 | 94.28% 1.06 | — | 5.72% 17.48 |
| +2.0 | 94.28% 1.06 | 4.25% 23.52 | 1.47% 68.03 |
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。
