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
40.36%
公平賠率
2.48
平局
30.89%
公平賠率
3.24
客隊 勝利
28.75%
公平賠率
3.48
最可能的比分
1 - 0
概率 13.75%
公平賠率 7.28
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 3.24 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.48 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.75% | 7.28 |
| 2 | 1-1 | 13.33% | 7.5 |
| 3 | 0-0 | 11.65% | 8.58 |
| 4 | 0-1 | 11.3% | 8.85 |
| 5 | 2-0 | 8.11% | 12.33 |
| 6 | 2-1 | 7.87% | 12.71 |
| 7 | 1-2 | 6.47% | 15.46 |
| 8 | 0-2 | 5.48% | 18.25 |
| 9 | 2-2 | 3.82% | 26.21 |
| 10 | 3-0 | 3.19% | 31.35 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.65%
8.58
|
11.3%
8.85
|
5.48%
18.25
|
1.77%
56.44
|
0.43%
232.72
|
0.08%
1199.04
|
| 1 |
13.75%
7.28
|
13.33%
7.5
|
6.47%
15.46
|
2.09%
47.83
|
0.51%
197.24
|
0.1%
1016.26
|
| 2 |
8.11%
12.33
|
7.87%
12.71
|
3.82%
26.21
|
1.23%
81.06
|
0.3%
334.34
|
0.06%
1724.14
|
| 3 |
3.19%
31.35
|
3.09%
32.32
|
1.5%
66.64
|
0.49%
206.1
|
0.12%
849.62
|
0.02%
4385.96
|
| 4 |
0.94%
106.27
|
0.91%
109.55
|
0.44%
225.89
|
0.14%
698.81
|
0.03%
2881.84
|
0.01%
14925.37
|
| 5 |
0.22%
450.25
|
0.22%
464.25
|
0.1%
956.94
|
0.03%
2958.58
|
0.01%
12195.12
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
530.5
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.65% | 8.58 |
| 1 | 25.04% | 3.99 |
| 2 | 26.92% | 3.71 |
| 3 | 19.29% | 5.18 |
| 4 | 10.37% | 9.64 |
| 5+ | 6.72% | 14.88 |
|
大球 2.5 36.39%
小球 2.5 63.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
40.36%
平局
30.89%
客隊 勝利
28.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
36.39%
小球 2.5
63.61%
雙方進球
是
43.01%
否
56.99%
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 | 5.72% 17.48 | 11.68% 8.56 | 82.6% 1.21 |
| -1.5 | 17.4% 5.75 | — | 82.6% 1.21 |
| -1.0 | 17.4% 5.75 | 23.26% 4.3 | 59.33% 1.69 |
| -0.5 | 40.67% 2.46 | — | 59.33% 1.69 |
| 0 (PK) | 40.67% 2.46 | 29.32% 3.41 | 30.02% 3.33 |
| +0.5 | 69.98% 1.43 | — | 30.02% 3.33 |
| +1.0 | 69.98% 1.43 | 19.12% 5.23 | 10.89% 9.18 |
| +1.5 | 89.11% 1.12 | — | 10.89% 9.18 |
| +2.0 | 89.11% 1.12 | 7.89% 12.67 | 3.0% 33.36 |
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。
