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
47.66%
公平賠率
2.1
平局
27.96%
公平賠率
3.58
客隊 勝利
24.38%
公平賠率
4.1
最可能的比分
1 - 0
概率 12.73%
公平賠率 7.86
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 | 2.1 | — | |
| 平局 | 3.58 | — | |
| 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 | 12.73% | 7.86 |
| 2 | 1-1 | 12.47% | 8.02 |
| 3 | 2-0 | 9.29% | 10.76 |
| 4 | 2-1 | 9.1% | 10.98 |
| 5 | 0-0 | 8.72% | 11.47 |
| 6 | 0-1 | 8.54% | 11.71 |
| 7 | 1-2 | 6.11% | 16.36 |
| 8 | 3-0 | 4.52% | 22.12 |
| 9 | 2-2 | 4.46% | 22.42 |
| 10 | 3-1 | 4.43% | 22.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.72%
11.47
|
8.54%
11.71
|
4.19%
23.89
|
1.37%
73.14
|
0.34%
298.51
|
0.07%
1522.07
|
| 1 |
12.73%
7.86
|
12.47%
8.02
|
6.11%
16.36
|
2.0%
50.1
|
0.49%
204.46
|
0.1%
1042.75
|
| 2 |
9.29%
10.76
|
9.1%
10.98
|
4.46%
22.42
|
1.46%
68.62
|
0.36%
280.11
|
0.07%
1428.57
|
| 3 |
4.52%
22.12
|
4.43%
22.57
|
2.17%
46.06
|
0.71%
141.0
|
0.17%
575.71
|
0.03%
2932.55
|
| 4 |
1.65%
60.6
|
1.62%
61.84
|
0.79%
126.2
|
0.26%
386.25
|
0.06%
1577.29
|
0.01%
8064.52
|
| 5 |
0.48%
207.56
|
0.47%
211.77
|
0.23%
432.15
|
0.08%
1322.75
|
0.02%
5405.41
|
0.0%
27777.78
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.44%
·
公平：
224.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.72% | 11.47 |
| 1 | 21.27% | 4.70 |
| 2 | 25.95% | 3.85 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 12.87% | 7.77 |
| 5+ | 10.09% | 9.91 |
|
大球 2.5 44.07%
小球 2.5 55.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
47.66%
平局
27.96%
客隊 勝利
24.38%
大 / 小 2.5
大球 2.5
44.07%
小球 2.5
55.93%
雙方進球
是
47.96%
否
52.04%
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 | 9.36% 10.68 | 14.59% 6.85 | 76.05% 1.31 |
| -1.5 | 23.95% 4.17 | — | 76.05% 1.31 |
| -1.0 | 23.95% 4.17 | 24.28% 4.12 | 51.77% 1.93 |
| -0.5 | 48.23% 2.07 | — | 51.77% 1.93 |
| 0 (PK) | 48.23% 2.07 | 26.42% 3.78 | 25.34% 3.95 |
| +0.5 | 74.66% 1.34 | — | 25.34% 3.95 |
| +1.0 | 74.66% 1.34 | 16.3% 6.14 | 9.05% 11.05 |
| +1.5 | 90.95% 1.1 | — | 9.05% 11.05 |
| +2.0 | 90.95% 1.1 | 6.57% 15.21 | 2.47% 40.43 |
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。
