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
44.05%
公平賠率
2.27
平局
27.52%
公平賠率
3.63
客隊 勝利
28.43%
公平賠率
3.52
最可能的比分
1 - 1
概率 12.36%
公平賠率 8.09
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 | 2.27 | — | |
| 平局 | 3.63 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.52 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.36% | 8.09 |
| 2 | 1-0 | 10.84% | 9.22 |
| 3 | 2-1 | 9.02% | 11.08 |
| 4 | 0-1 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 2-0 | 7.92% | 12.63 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.05% | 14.19 |
| 8 | 2-2 | 5.14% | 19.44 |
| 9 | 0-2 | 4.83% | 20.72 |
| 10 | 3-1 | 4.39% | 22.77 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.47%
11.81
|
4.83%
20.72
|
1.83%
54.53
|
0.52%
191.31
|
0.12%
838.93
|
| 1 |
10.84%
9.22
|
12.36%
8.09
|
7.05%
14.19
|
2.68%
37.35
|
0.76%
131.04
|
0.17%
574.71
|
| 2 |
7.92%
12.63
|
9.02%
11.08
|
5.14%
19.44
|
1.95%
51.16
|
0.56%
179.5
|
0.13%
787.4
|
| 3 |
3.85%
25.96
|
4.39%
22.77
|
2.5%
39.95
|
0.95%
105.12
|
0.27%
368.87
|
0.06%
1618.12
|
| 4 |
1.41%
71.11
|
1.6%
62.38
|
0.91%
109.45
|
0.35%
288.02
|
0.1%
1010.1
|
0.02%
4424.78
|
| 5 |
0.41%
243.55
|
0.47%
213.63
|
0.27%
374.81
|
0.1%
986.19
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
15151.52
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.51%
·
公平：
197.2
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
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
44.05%
平局
27.52%
客隊 勝利
28.43%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.22%
否
47.78%
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 | 8.39% 11.92 | 13.33% 7.5 | 78.28% 1.28 |
| -1.5 | 21.72% 4.6 | — | 78.28% 1.28 |
| -1.0 | 21.72% 4.6 | 22.75% 4.4 | 55.53% 1.8 |
| -0.5 | 44.47% 2.25 | — | 55.53% 1.8 |
| 0 (PK) | 44.47% 2.25 | 25.99% 3.85 | 29.54% 3.39 |
| +0.5 | 70.46% 1.42 | — | 29.54% 3.39 |
| +1.0 | 70.46% 1.42 | 17.76% 5.63 | 11.78% 8.49 |
| +1.5 | 88.22% 1.13 | — | 11.78% 8.49 |
| +2.0 | 88.22% 1.13 | 8.13% 12.3 | 3.65% 27.4 |
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。
