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
47.07%
公平賠率
2.12
平局
28.56%
公平賠率
3.5
客隊 勝利
24.38%
公平賠率
4.1
最可能的比分
1 - 0
概率 13.31%
公平賠率 7.51
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 | 2.12 | — | |
| 平局 | 3.5 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.31% | 7.51 |
| 2 | 1-1 | 12.65% | 7.91 |
| 3 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 4 | 2-0 | 9.39% | 10.65 |
| 5 | 0-1 | 8.97% | 11.15 |
| 6 | 2-1 | 8.92% | 11.22 |
| 7 | 1-2 | 6.01% | 16.65 |
| 8 | 3-0 | 4.41% | 22.67 |
| 9 | 0-2 | 4.26% | 23.47 |
| 10 | 2-2 | 4.24% | 23.61 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
8.97%
11.15
|
4.26%
23.47
|
1.35%
74.12
|
0.32%
312.11
|
0.06%
1642.04
|
| 1 |
13.31%
7.51
|
12.65%
7.91
|
6.01%
16.65
|
1.9%
52.57
|
0.45%
221.34
|
0.09%
1165.5
|
| 2 |
9.39%
10.65
|
8.92%
11.22
|
4.24%
23.61
|
1.34%
74.56
|
0.32%
313.97
|
0.06%
1652.89
|
| 3 |
4.41%
22.67
|
4.19%
23.86
|
1.99%
50.24
|
0.63%
158.63
|
0.15%
668.0
|
0.03%
3521.13
|
| 4 |
1.55%
64.31
|
1.48%
67.7
|
0.7%
142.51
|
0.22%
450.05
|
0.05%
1893.94
|
0.01%
10000.0
|
| 5 |
0.44%
228.05
|
0.42%
240.04
|
0.2%
505.31
|
0.06%
1594.9
|
0.01%
6711.41
|
0.0%
35714.29
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.38%
·
公平：
265.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
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 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大球 2.5 41.98%
小球 2.5 58.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.07%
平局
28.56%
客隊 勝利
24.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.98%
小球 2.5
58.02%
雙方進球
是
46.35%
否
53.65%
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 | 8.82% 11.33 | 14.34% 6.97 | 76.83% 1.3 |
| -1.5 | 23.17% 4.32 | — | 76.83% 1.3 |
| -1.0 | 23.17% 4.32 | 24.46% 4.09 | 52.37% 1.91 |
| -0.5 | 47.63% 2.1 | — | 52.37% 1.91 |
| 0 (PK) | 47.63% 2.1 | 27.01% 3.7 | 25.36% 3.94 |
| +0.5 | 74.64% 1.34 | — | 25.36% 3.94 |
| +1.0 | 74.64% 1.34 | 16.48% 6.07 | 8.88% 11.26 |
| +1.5 | 91.12% 1.1 | — | 8.88% 11.26 |
| +2.0 | 91.12% 1.1 | 6.51% 15.36 | 2.37% 42.16 |
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。
