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
52.37%
公平賠率
1.91
平局
26.11%
公平賠率
3.83
客隊 勝利
21.52%
公平賠率
4.65
最可能的比分
1 - 0
概率 12.06%
公平賠率 8.29
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 | 1.91 | — | |
| 平局 | 3.83 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.65 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.06% | 8.29 |
| 2 | 1-1 | 11.7% | 8.55 |
| 3 | 2-0 | 9.89% | 10.11 |
| 4 | 2-1 | 9.59% | 10.43 |
| 5 | 0-0 | 7.35% | 13.6 |
| 6 | 0-1 | 7.13% | 14.02 |
| 7 | 1-2 | 5.67% | 17.63 |
| 8 | 3-0 | 5.41% | 18.5 |
| 9 | 3-1 | 5.24% | 19.07 |
| 10 | 2-2 | 4.65% | 21.49 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.35%
13.6
|
7.13%
14.02
|
3.46%
28.91
|
1.12%
89.4
|
0.27%
368.73
|
0.05%
1901.14
|
| 1 |
12.06%
8.29
|
11.7%
8.55
|
5.67%
17.63
|
1.83%
54.51
|
0.44%
224.82
|
0.09%
1158.75
|
| 2 |
9.89%
10.11
|
9.59%
10.43
|
4.65%
21.49
|
1.5%
66.48
|
0.36%
274.12
|
0.07%
1412.43
|
| 3 |
5.41%
18.5
|
5.24%
19.07
|
2.54%
39.32
|
0.82%
121.61
|
0.2%
501.5
|
0.04%
2583.98
|
| 4 |
2.22%
45.12
|
2.15%
46.51
|
1.04%
95.9
|
0.34%
296.65
|
0.08%
1222.49
|
0.02%
6289.31
|
| 5 |
0.73%
137.55
|
0.71%
141.8
|
0.34%
292.4
|
0.11%
904.16
|
0.03%
3731.34
|
0.01%
19230.77
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.73%
·
公平：
137.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
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 | 7.35% | 13.60 |
| 1 | 19.19% | 5.21 |
| 2 | 25.05% | 3.99 |
| 3 | 21.79% | 4.59 |
| 4 | 14.22% | 7.03 |
| 5+ | 12.40% | 8.07 |
|
大球 2.5 48.41%
小球 2.5 51.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
52.37%
平局
26.11%
客隊 勝利
21.52%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.41%
小球 2.5
51.59%
雙方進球
是
50.05%
否
49.95%
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 | 12.21% 8.19 | 16.29% 6.14 | 71.49% 1.4 |
| -1.5 | 28.51% 3.51 | — | 71.49% 1.4 |
| -1.0 | 28.51% 3.51 | 24.56% 4.07 | 46.93% 2.13 |
| -0.5 | 53.07% 1.88 | — | 46.93% 2.13 |
| 0 (PK) | 53.07% 1.88 | 24.61% 4.06 | 22.32% 4.48 |
| +0.5 | 77.68% 1.29 | — | 22.32% 4.48 |
| +1.0 | 77.68% 1.29 | 14.53% 6.88 | 7.79% 12.83 |
| +1.5 | 92.21% 1.08 | — | 7.79% 12.83 |
| +2.0 | 92.21% 1.08 | 5.7% 17.54 | 2.09% 47.82 |
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。
