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
43.36%
公平賠率
2.31
平局
28.3%
公平賠率
3.53
客隊 勝利
28.34%
公平賠率
3.53
最可能的比分
1 - 1
概率 12.69%
公平賠率 7.88
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 | 2.31 | — | |
| 平局 | 3.53 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 1-0 | 11.64% | 8.59 |
| 3 | 0-1 | 9.13% | 10.96 |
| 4 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 2-0 | 8.09% | 12.36 |
| 7 | 1-2 | 6.91% | 14.46 |
| 8 | 0-2 | 4.97% | 20.1 |
| 9 | 2-2 | 4.81% | 20.81 |
| 10 | 3-1 | 4.09% | 24.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
9.13%
10.96
|
4.97%
20.1
|
1.81%
55.33
|
0.49%
203.05
|
0.11%
931.1
|
| 1 |
11.64%
8.59
|
12.69%
7.88
|
6.91%
14.46
|
2.51%
39.8
|
0.68%
146.07
|
0.15%
669.79
|
| 2 |
8.09%
12.36
|
8.82%
11.34
|
4.81%
20.81
|
1.75%
57.27
|
0.48%
210.17
|
0.1%
964.32
|
| 3 |
3.75%
26.68
|
4.09%
24.48
|
2.23%
44.91
|
0.81%
123.61
|
0.22%
453.51
|
0.05%
2079.0
|
| 4 |
1.3%
76.77
|
1.42%
70.43
|
0.77%
129.23
|
0.28%
355.75
|
0.08%
1305.48
|
0.02%
5988.02
|
| 5 |
0.36%
276.17
|
0.39%
253.36
|
0.22%
464.9
|
0.08%
1278.77
|
0.02%
4694.84
|
0.0%
21739.13
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.4%
·
公平：
249.07
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大球 2.5 45.1%
小球 2.5 54.9%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.36%
平局
28.30%
客隊 勝利
28.34%
大 / 小 2.5
大球 2.5
45.1%
小球 2.5
54.9%
雙方進球
是
49.85%
否
50.15%
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 | 7.75% 12.91 | 13.03% 7.67 | 79.22% 1.26 |
| -1.5 | 20.78% 4.81 | — | 79.22% 1.26 |
| -1.0 | 20.78% 4.81 | 22.99% 4.35 | 56.23% 1.78 |
| -0.5 | 43.77% 2.28 | — | 56.23% 1.78 |
| 0 (PK) | 43.77% 2.28 | 26.76% 3.74 | 29.47% 3.39 |
| +0.5 | 70.53% 1.42 | — | 29.47% 3.39 |
| +1.0 | 70.53% 1.42 | 18.03% 5.55 | 11.45% 8.74 |
| +1.5 | 88.55% 1.13 | — | 11.45% 8.74 |
| +2.0 | 88.55% 1.13 | 8.01% 12.48 | 3.43% 29.13 |
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。
