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
20.14%
公平賠率
4.96
平局
33.68%
公平賠率
2.97
客隊 勝利
46.17%
公平賠率
2.17
最可能的比分
0 - 1
概率 19.29%
公平賠率 5.18
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 | 4.96 | — | |
| 平局 | 2.97 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.17 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 19.29% | 5.18 |
| 2 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 3 | 1-1 | 12.34% | 8.1 |
| 4 | 1-0 | 11.12% | 8.99 |
| 5 | 0-2 | 10.71% | 9.34 |
| 6 | 1-2 | 6.85% | 14.6 |
| 7 | 0-3 | 3.96% | 25.25 |
| 8 | 2-1 | 3.95% | 25.31 |
| 9 | 2-0 | 3.56% | 28.1 |
| 10 | 1-3 | 2.54% | 39.45 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
19.29%
5.18
|
10.71%
9.34
|
3.96%
25.25
|
1.1%
90.98
|
0.24%
409.84
|
| 1 |
11.12%
8.99
|
12.34%
8.1
|
6.85%
14.6
|
2.54%
39.45
|
0.7%
142.15
|
0.16%
640.2
|
| 2 |
3.56%
28.1
|
3.95%
25.31
|
2.19%
45.61
|
0.81%
123.27
|
0.23%
444.25
|
0.05%
2000.0
|
| 3 |
0.76%
131.72
|
0.84%
118.67
|
0.47%
213.81
|
0.17%
577.7
|
0.05%
2083.33
|
0.01%
9345.79
|
| 4 |
0.12%
823.05
|
0.13%
741.84
|
0.07%
1336.9
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.02%
6451.61
|
0.02%
5780.35
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
500000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.11%
·
公平：
935.45
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 47.27% | 52.73% |
| 1.5 | 13.52% | 86.48% |
| 2.5 | 2.73% | 97.27% |
| 3.5 | 0.42% | 99.58% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大球 2.5 25.6%
小球 2.5 74.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.14%
平局
33.68%
客隊 勝利
46.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
25.6%
小球 2.5
74.4%
雙方進球
是
31.69%
否
68.31%
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 | 1.06% 94.04 | 4.48% 22.32 | 94.46% 1.06 |
| -1.5 | 5.54% 18.04 | — | 94.46% 1.06 |
| -1.0 | 5.54% 18.04 | 15.57% 6.42 | 78.89% 1.27 |
| -0.5 | 21.11% 4.74 | — | 78.89% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.11% 4.74 | 32.1% 3.12 | 46.79% 2.14 |
| +0.5 | 53.21% 1.88 | — | 46.79% 2.14 |
| +1.0 | 53.21% 1.88 | 27.0% 3.7 | 19.79% 5.05 |
| +1.5 | 80.21% 1.25 | — | 19.79% 5.05 |
| +2.0 | 80.21% 1.25 | 13.48% 7.42 | 6.31% 15.84 |
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。
