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
48.79%
公平賠率
2.05
平局
26.85%
公平賠率
3.72
客隊 勝利
24.36%
公平賠率
4.11
最可能的比分
1 - 1
概率 12.05%
公平賠率 8.3
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 | 2.05 | — | |
| 平局 | 3.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.05% | 8.3 |
| 2 | 1-0 | 11.59% | 8.63 |
| 3 | 2-1 | 9.4% | 10.64 |
| 4 | 2-0 | 9.04% | 11.06 |
| 5 | 0-1 | 7.72% | 12.95 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 2-2 | 4.89% | 20.46 |
| 9 | 3-1 | 4.89% | 20.46 |
| 10 | 3-0 | 4.7% | 21.28 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.72%
12.95
|
4.02%
24.9
|
1.39%
71.81
|
0.36%
276.24
|
0.08%
1328.02
|
| 1 |
11.59%
8.63
|
12.05%
8.3
|
6.27%
15.96
|
2.17%
46.04
|
0.56%
177.05
|
0.12%
851.06
|
| 2 |
9.04%
11.06
|
9.4%
10.64
|
4.89%
20.46
|
1.69%
59.02
|
0.44%
227.01
|
0.09%
1091.7
|
| 3 |
4.7%
21.28
|
4.89%
20.46
|
2.54%
39.35
|
0.88%
113.49
|
0.23%
436.49
|
0.05%
2100.84
|
| 4 |
1.83%
54.56
|
1.91%
52.46
|
0.99%
100.89
|
0.34%
291.04
|
0.09%
1119.82
|
0.02%
5376.34
|
| 5 |
0.57%
174.89
|
0.59%
168.15
|
0.31%
323.31
|
0.11%
932.84
|
0.03%
3584.23
|
0.01%
17241.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.61%
·
公平：
164.26
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大球 2.5 48.16%
小球 2.5 51.84%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
48.79%
平局
26.85%
客隊 勝利
24.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
51.07%
否
48.93%
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 | 10.44% 9.58 | 15.03% 6.65 | 74.53% 1.34 |
| -1.5 | 25.47% 3.93 | — | 74.53% 1.34 |
| -1.0 | 25.47% 3.93 | 23.9% 4.18 | 50.63% 1.98 |
| -0.5 | 49.37% 2.03 | — | 50.63% 1.98 |
| 0 (PK) | 49.37% 2.03 | 25.34% 3.95 | 25.29% 3.95 |
| +0.5 | 74.71% 1.34 | — | 25.29% 3.95 |
| +1.0 | 74.71% 1.34 | 15.93% 6.28 | 9.35% 10.69 |
| +1.5 | 90.65% 1.1 | — | 9.35% 10.69 |
| +2.0 | 90.65% 1.1 | 6.68% 14.97 | 2.67% 37.43 |
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。
