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
36.31%
公平賠率
2.75
平局
30.7%
公平賠率
3.26
客隊 勝利
32.99%
公平賠率
3.03
最可能的比分
1 - 1
概率 13.4%
公平賠率 7.46
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 | 2.75 | — | |
| 平局 | 3.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.4% | 7.46 |
| 2 | 1-0 | 12.41% | 8.06 |
| 3 | 0-1 | 11.97% | 8.36 |
| 4 | 0-0 | 11.08% | 9.03 |
| 5 | 2-1 | 7.51% | 13.32 |
| 6 | 1-2 | 7.24% | 13.82 |
| 7 | 2-0 | 6.95% | 14.39 |
| 8 | 0-2 | 6.46% | 15.48 |
| 9 | 2-2 | 4.05% | 24.67 |
| 10 | 3-1 | 2.8% | 35.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.08%
9.03
|
11.97%
8.36
|
6.46%
15.48
|
2.33%
42.99
|
0.63%
159.21
|
0.14%
736.92
|
| 1 |
12.41%
8.06
|
13.4%
7.46
|
7.24%
13.82
|
2.61%
38.38
|
0.7%
142.15
|
0.15%
657.89
|
| 2 |
6.95%
14.39
|
7.51%
13.32
|
4.05%
24.67
|
1.46%
68.54
|
0.39%
253.81
|
0.09%
1175.09
|
| 3 |
2.59%
38.54
|
2.8%
35.69
|
1.51%
66.09
|
0.54%
183.59
|
0.15%
679.81
|
0.03%
3144.65
|
| 4 |
0.73%
137.65
|
0.78%
127.45
|
0.42%
236.02
|
0.15%
655.74
|
0.04%
2427.18
|
0.01%
11235.96
|
| 5 |
0.16%
614.63
|
0.18%
569.15
|
0.09%
1053.74
|
0.03%
2923.98
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
515.73
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.08% | 9.03 |
| 1 | 24.38% | 4.10 |
| 2 | 26.81% | 3.73 |
| 3 | 19.66% | 5.09 |
| 4 | 10.82% | 9.25 |
| 5+ | 7.25% | 13.79 |
|
大球 2.5 37.73%
小球 2.5 62.27%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.31%
平局
30.70%
客隊 勝利
32.99%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.73%
小球 2.5
62.27%
雙方進球
是
44.49%
否
55.51%
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 | 4.64% 21.54 | 10.21% 9.79 | 85.15% 1.17 |
| -1.5 | 14.85% 6.73 | — | 85.15% 1.17 |
| -1.0 | 14.85% 6.73 | 21.59% 4.63 | 63.56% 1.57 |
| -0.5 | 36.44% 2.74 | — | 63.56% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.44% 2.74 | 29.12% 3.43 | 34.43% 2.9 |
| +0.5 | 65.57% 1.53 | — | 34.43% 2.9 |
| +1.0 | 65.57% 1.53 | 20.82% 4.8 | 13.61% 7.35 |
| +1.5 | 86.39% 1.16 | — | 13.61% 7.35 |
| +2.0 | 86.39% 1.16 | 9.49% 10.53 | 4.12% 24.29 |
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。
