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
30.71%
公平賠率
3.26
平局
31.29%
公平賠率
3.2
客隊 勝利
38.0%
公平賠率
2.63
最可能的比分
0 - 1
概率 13.44%
公平賠率 7.44
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 | 3.26 | — | |
| 平局 | 3.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.63 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.44% | 7.44 |
| 2 | 1-1 | 13.44% | 7.44 |
| 3 | 0-0 | 12.0% | 8.33 |
| 4 | 1-0 | 12.0% | 8.33 |
| 5 | 0-2 | 7.53% | 13.28 |
| 6 | 1-2 | 7.53% | 13.28 |
| 7 | 2-1 | 6.72% | 14.88 |
| 8 | 2-0 | 6.0% | 16.66 |
| 9 | 2-2 | 3.76% | 26.57 |
| 10 | 0-3 | 2.81% | 35.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.0%
8.33
|
13.44%
7.44
|
7.53%
13.28
|
2.81%
35.58
|
0.79%
127.06
|
0.18%
567.21
|
| 1 |
12.0%
8.33
|
13.44%
7.44
|
7.53%
13.28
|
2.81%
35.58
|
0.79%
127.06
|
0.18%
567.21
|
| 2 |
6.0%
16.66
|
6.72%
14.88
|
3.76%
26.57
|
1.41%
71.16
|
0.39%
254.13
|
0.09%
1135.07
|
| 3 |
2.0%
49.99
|
2.24%
44.63
|
1.25%
79.7
|
0.47%
213.49
|
0.13%
762.2
|
0.03%
3401.36
|
| 4 |
0.5%
199.96
|
0.56%
178.54
|
0.31%
318.78
|
0.12%
853.97
|
0.03%
3048.78
|
0.01%
13698.63
|
| 5 |
0.1%
1000.0
|
0.11%
892.86
|
0.06%
1594.9
|
0.02%
4273.5
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
66666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.17%
·
公平：
604.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.00% | 8.33 |
| 1 | 25.45% | 3.93 |
| 2 | 26.97% | 3.71 |
| 3 | 19.06% | 5.25 |
| 4 | 10.10% | 9.90 |
| 5+ | 6.41% | 15.59 |
|
大球 2.5 35.58%
小球 2.5 64.42%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.71%
平局
31.29%
客隊 勝利
38.00%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.58%
小球 2.5
64.42%
雙方進球
是
42.59%
否
57.41%
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 | 3.39% 29.47 | 8.58% 11.65 | 88.03% 1.14 |
| -1.5 | 11.97% 8.35 | — | 88.03% 1.14 |
| -1.0 | 11.97% 8.35 | 20.1% 4.97 | 67.92% 1.47 |
| -0.5 | 32.08% 3.12 | — | 67.92% 1.47 |
| 0 (PK) | 32.08% 3.12 | 29.71% 3.37 | 38.21% 2.62 |
| +0.5 | 61.79% 1.62 | — | 38.21% 2.62 |
| +1.0 | 61.79% 1.62 | 22.52% 4.44 | 15.69% 6.37 |
| +1.5 | 84.31% 1.19 | — | 15.69% 6.37 |
| +2.0 | 84.31% 1.19 | 10.76% 9.29 | 4.93% 20.29 |
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。
