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
41.2%
公平賠率
2.43
平局
30.58%
公平賠率
3.27
客隊 勝利
28.22%
公平賠率
3.54
最可能的比分
1 - 0
概率 13.68%
公平賠率 7.31
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 | 2.43 | — | |
| 平局 | 3.27 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.54 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 1-1 | 13.27% | 7.54 |
| 3 | 0-0 | 11.3% | 8.85 |
| 4 | 0-1 | 10.96% | 9.12 |
| 5 | 2-0 | 8.28% | 12.08 |
| 6 | 2-1 | 8.03% | 12.46 |
| 7 | 1-2 | 6.43% | 15.54 |
| 8 | 0-2 | 5.32% | 18.8 |
| 9 | 2-2 | 3.89% | 25.69 |
| 10 | 3-0 | 3.34% | 29.96 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.3%
8.85
|
10.96%
9.12
|
5.32%
18.8
|
1.72%
58.16
|
0.42%
239.81
|
0.08%
1236.09
|
| 1 |
13.68%
7.31
|
13.27%
7.54
|
6.43%
15.54
|
2.08%
48.06
|
0.5%
198.22
|
0.1%
1021.45
|
| 2 |
8.28%
12.08
|
8.03%
12.46
|
3.89%
25.69
|
1.26%
79.44
|
0.31%
327.65
|
0.06%
1689.19
|
| 3 |
3.34%
29.96
|
3.24%
30.89
|
1.57%
63.69
|
0.51%
196.97
|
0.12%
812.35
|
0.02%
4184.1
|
| 4 |
1.01%
99.05
|
0.98%
102.1
|
0.47%
210.53
|
0.15%
651.04
|
0.04%
2688.17
|
0.01%
13888.89
|
| 5 |
0.24%
409.33
|
0.24%
421.94
|
0.11%
870.32
|
0.04%
2688.17
|
0.01%
11111.11
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.21%
·
公平：
482.39
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
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 | 11.30% | 8.85 |
| 1 | 24.64% | 4.06 |
| 2 | 26.86% | 3.72 |
| 3 | 19.52% | 5.12 |
| 4 | 10.64% | 9.40 |
| 5+ | 7.04% | 14.21 |
|
大球 2.5 37.19%
小球 2.5 62.81%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.20%
平局
30.58%
客隊 勝利
28.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.19%
小球 2.5
62.81%
雙方進球
是
43.58%
否
56.42%
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 | 6.08% 16.46 | 12.03% 8.31 | 81.9% 1.22 |
| -1.5 | 18.1% 5.52 | — | 81.9% 1.22 |
| -1.0 | 18.1% 5.52 | 23.44% 4.27 | 58.46% 1.71 |
| -0.5 | 41.54% 2.41 | — | 58.46% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.54% 2.41 | 29.01% 3.45 | 29.45% 3.4 |
| +0.5 | 70.55% 1.42 | — | 29.45% 3.4 |
| +1.0 | 70.55% 1.42 | 18.79% 5.32 | 10.66% 9.38 |
| +1.5 | 89.34% 1.12 | — | 10.66% 9.38 |
| +2.0 | 89.34% 1.12 | 7.73% 12.94 | 2.93% 34.15 |
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。
