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
33.04%
公平賠率
3.03
平局
31.98%
公平賠率
3.13
客隊 勝利
34.99%
公平賠率
2.86
最可能的比分
1 - 1
概率 13.52%
公平賠率 7.39
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 | 3.03 | — | |
| 平局 | 3.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.86 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.52% | 7.39 |
| 2 | 0-1 | 13.26% | 7.54 |
| 3 | 1-0 | 13.13% | 7.62 |
| 4 | 0-0 | 12.87% | 7.77 |
| 5 | 1-2 | 6.97% | 14.36 |
| 6 | 2-1 | 6.9% | 14.5 |
| 7 | 0-2 | 6.83% | 14.64 |
| 8 | 2-0 | 6.7% | 14.93 |
| 9 | 2-2 | 3.55% | 28.15 |
| 10 | 1-3 | 2.39% | 41.82 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.87%
7.77
|
13.26%
7.54
|
6.83%
14.64
|
2.34%
42.65
|
0.6%
165.65
|
0.12%
803.86
|
| 1 |
13.13%
7.62
|
13.52%
7.39
|
6.97%
14.36
|
2.39%
41.82
|
0.62%
162.39
|
0.13%
788.02
|
| 2 |
6.7%
14.93
|
6.9%
14.5
|
3.55%
28.15
|
1.22%
81.99
|
0.31%
318.37
|
0.06%
1545.6
|
| 3 |
2.28%
43.92
|
2.35%
42.64
|
1.21%
82.8
|
0.41%
241.14
|
0.11%
936.33
|
0.02%
4545.45
|
| 4 |
0.58%
172.24
|
0.6%
167.22
|
0.31%
324.68
|
0.11%
946.07
|
0.03%
3676.47
|
0.01%
17857.14
|
| 5 |
0.12%
844.59
|
0.12%
819.67
|
0.06%
1592.36
|
0.02%
4629.63
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.14%
·
公平：
740.74
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
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 | 12.87% | 7.77 |
| 1 | 26.39% | 3.79 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 18.48% | 5.41 |
| 4 | 9.47% | 10.56 |
| 5+ | 5.73% | 17.46 |
|
大球 2.5 33.69%
小球 2.5 66.31%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.04%
平局
31.98%
客隊 勝利
34.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
33.69%
小球 2.5
66.31%
雙方進球
是
41.11%
否
58.89%
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 | 3.82% 26.15 | 9.37% 10.67 | 86.8% 1.15 |
| -1.5 | 13.2% 7.58 | — | 86.8% 1.15 |
| -1.0 | 13.2% 7.58 | 21.35% 4.68 | 65.46% 1.53 |
| -0.5 | 34.54% 2.89 | — | 65.46% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.54% 2.89 | 30.39% 3.29 | 35.06% 2.85 |
| +0.5 | 64.94% 1.54 | — | 35.06% 2.85 |
| +1.0 | 64.94% 1.54 | 21.56% 4.64 | 13.51% 7.4 |
| +1.5 | 86.49% 1.16 | — | 13.51% 7.4 |
| +2.0 | 86.49% 1.16 | 9.56% 10.46 | 3.95% 25.33 |
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。
