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
30.65%
公平賠率
3.26
平局
32.68%
公平賠率
3.06
客隊 勝利
36.67%
公平賠率
2.73
最可能的比分
0 - 1
概率 14.36%
公平賠率 6.96
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 | 3.26 | — | |
| 平局 | 3.06 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.73 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.36% | 6.96 |
| 2 | 0-0 | 13.95% | 7.17 |
| 3 | 1-1 | 13.5% | 7.41 |
| 4 | 1-0 | 13.11% | 7.63 |
| 5 | 0-2 | 7.4% | 13.52 |
| 6 | 1-2 | 6.95% | 14.38 |
| 7 | 2-1 | 6.35% | 15.76 |
| 8 | 2-0 | 6.16% | 16.23 |
| 9 | 2-2 | 3.27% | 30.6 |
| 10 | 0-3 | 2.54% | 39.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.95%
7.17
|
14.36%
6.96
|
7.4%
13.52
|
2.54%
39.37
|
0.65%
152.91
|
0.13%
742.39
|
| 1 |
13.11%
7.63
|
13.5%
7.41
|
6.95%
14.38
|
2.39%
41.89
|
0.61%
162.65
|
0.13%
789.89
|
| 2 |
6.16%
16.23
|
6.35%
15.76
|
3.27%
30.6
|
1.12%
89.12
|
0.29%
346.14
|
0.06%
1680.67
|
| 3 |
1.93%
51.8
|
1.99%
50.29
|
1.02%
97.66
|
0.35%
284.41
|
0.09%
1104.97
|
0.02%
5376.34
|
| 4 |
0.45%
220.41
|
0.47%
214.0
|
0.24%
415.63
|
0.08%
1210.65
|
0.02%
4694.84
|
0.0%
22727.27
|
| 5 |
0.09%
1172.33
|
0.09%
1138.95
|
0.05%
2212.39
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
887.31
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.95% | 7.17 |
| 1 | 27.47% | 3.64 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.77% | 5.63 |
| 4 | 8.75% | 11.43 |
| 5+ | 5.00% | 20.01 |
|
大球 2.5 31.52%
小球 2.5 68.48%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.65%
平局
32.68%
客隊 勝利
36.67%
大 / 小 2.5
大球 2.5
31.52%
小球 2.5
68.48%
雙方進球
是
39.18%
否
60.82%
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 | 3.11% 32.13 | 8.41% 11.9 | 88.48% 1.13 |
| -1.5 | 11.52% 8.68 | — | 88.48% 1.13 |
| -1.0 | 11.52% 8.68 | 20.57% 4.86 | 67.92% 1.47 |
| -0.5 | 32.08% 3.12 | — | 67.92% 1.47 |
| 0 (PK) | 32.08% 3.12 | 31.09% 3.22 | 36.83% 2.72 |
| +0.5 | 63.17% 1.58 | — | 36.83% 2.72 |
| +1.0 | 63.17% 1.58 | 22.53% 4.44 | 14.29% 7.0 |
| +1.5 | 85.71% 1.17 | — | 14.29% 7.0 |
| +2.0 | 85.71% 1.17 | 10.09% 9.91 | 4.2% 23.82 |
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。
