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
46.81%
公平賠率
2.14
平局
28.66%
公平賠率
3.49
客隊 勝利
24.53%
公平賠率
4.08
最可能的比分
1 - 0
概率 13.35%
公平賠率 7.49
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 | 2.14 | — | |
| 平局 | 3.49 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.08 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.35% | 7.49 |
| 2 | 1-1 | 12.68% | 7.88 |
| 3 | 0-0 | 9.54% | 10.49 |
| 4 | 2-0 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 0-1 | 9.06% | 11.04 |
| 6 | 2-1 | 8.88% | 11.26 |
| 7 | 1-2 | 6.02% | 16.6 |
| 8 | 3-0 | 4.36% | 22.93 |
| 9 | 0-2 | 4.3% | 23.24 |
| 10 | 2-2 | 4.22% | 23.71 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.54%
10.49
|
9.06%
11.04
|
4.3%
23.24
|
1.36%
73.38
|
0.32%
308.93
|
0.06%
1626.02
|
| 1 |
13.35%
7.49
|
12.68%
7.88
|
6.02%
16.6
|
1.91%
52.41
|
0.45%
220.7
|
0.09%
1161.44
|
| 2 |
9.35%
10.7
|
8.88%
11.26
|
4.22%
23.71
|
1.34%
74.88
|
0.32%
315.26
|
0.06%
1658.37
|
| 3 |
4.36%
22.93
|
4.14%
24.13
|
1.97%
50.81
|
0.62%
160.46
|
0.15%
675.68
|
0.03%
3558.72
|
| 4 |
1.53%
65.51
|
1.45%
68.96
|
0.69%
145.16
|
0.22%
458.51
|
0.05%
1930.5
|
0.01%
10204.08
|
| 5 |
0.43%
233.97
|
0.41%
246.24
|
0.19%
518.4
|
0.06%
1636.66
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
35714.29
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.37%
·
公平：
273.6
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.54% | 10.49 |
| 1 | 22.41% | 4.46 |
| 2 | 26.33% | 3.80 |
| 3 | 20.63% | 4.85 |
| 4 | 12.12% | 8.25 |
| 5+ | 8.97% | 11.15 |
|
大球 2.5 41.72%
小球 2.5 58.28%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.81%
平局
28.66%
客隊 勝利
24.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.72%
小球 2.5
58.28%
雙方進球
是
46.2%
否
53.8%
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 | 8.68% 11.52 | 14.24% 7.02 | 77.08% 1.3 |
| -1.5 | 22.92% 4.36 | — | 77.08% 1.3 |
| -1.0 | 22.92% 4.36 | 24.43% 4.09 | 52.64% 1.9 |
| -0.5 | 47.36% 2.11 | — | 52.64% 1.9 |
| 0 (PK) | 47.36% 2.11 | 27.12% 3.69 | 25.53% 3.92 |
| +0.5 | 74.47% 1.34 | — | 25.53% 3.92 |
| +1.0 | 74.47% 1.34 | 16.58% 6.03 | 8.95% 11.17 |
| +1.5 | 91.05% 1.1 | — | 8.95% 11.17 |
| +2.0 | 91.05% 1.1 | 6.56% 15.25 | 2.39% 41.83 |
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。
