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
45.46%
公平賠率
2.2
平局
27.35%
公平賠率
3.66
客隊 勝利
27.18%
公平賠率
3.68
最可能的比分
1 - 1
概率 12.28%
公平賠率 8.14
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 | 2.2 | — | |
| 平局 | 3.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.68 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.28% | 8.14 |
| 2 | 1-0 | 11.07% | 9.04 |
| 3 | 2-1 | 9.15% | 10.93 |
| 4 | 2-0 | 8.24% | 12.13 |
| 5 | 0-1 | 8.24% | 12.13 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 2-2 | 5.08% | 19.69 |
| 9 | 0-2 | 4.58% | 21.86 |
| 10 | 3-1 | 4.55% | 22.0 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.24%
12.13
|
4.58%
21.86
|
1.69%
59.07
|
0.47%
212.86
|
0.1%
958.77
|
| 1 |
11.07%
9.04
|
12.28%
8.14
|
6.82%
14.67
|
2.52%
39.64
|
0.7%
142.86
|
0.16%
643.5
|
| 2 |
8.24%
12.13
|
9.15%
10.93
|
5.08%
19.69
|
1.88%
53.21
|
0.52%
191.75
|
0.12%
863.56
|
| 3 |
4.09%
24.42
|
4.55%
22.0
|
2.52%
39.64
|
0.93%
107.14
|
0.26%
386.1
|
0.06%
1739.13
|
| 4 |
1.53%
65.56
|
1.69%
59.06
|
0.94%
106.42
|
0.35%
287.6
|
0.1%
1036.27
|
0.02%
4672.9
|
| 5 |
0.45%
219.97
|
0.5%
198.18
|
0.28%
357.14
|
0.1%
965.25
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
15625.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.53%
·
公平：
187.86
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 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
45.46%
平局
27.35%
客隊 勝利
27.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
51.93%
否
48.07%
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 | 8.97% 11.14 | 13.84% 7.22 | 77.18% 1.3 |
| -1.5 | 22.82% 4.38 | — | 77.18% 1.3 |
| -1.0 | 22.82% 4.38 | 23.12% 4.33 | 54.07% 1.85 |
| -0.5 | 45.93% 2.18 | — | 54.07% 1.85 |
| 0 (PK) | 45.93% 2.18 | 25.83% 3.87 | 28.24% 3.54 |
| +0.5 | 71.76% 1.39 | — | 28.24% 3.54 |
| +1.0 | 71.76% 1.39 | 17.22% 5.81 | 11.02% 9.08 |
| +1.5 | 88.98% 1.12 | — | 11.02% 9.08 |
| +2.0 | 88.98% 1.12 | 7.68% 13.02 | 3.33% 30.0 |
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。
