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
53.73%
公平賠率
1.86
平局
24.0%
公平賠率
4.17
客隊 勝利
22.27%
公平賠率
4.49
最可能的比分
1 - 1
概率 10.51%
公平賠率 9.52
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 | 1.86 | — | |
| 平局 | 4.17 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.49 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.51% | 9.52 |
| 2 | 2-1 | 9.83% | 10.18 |
| 3 | 1-0 | 9.22% | 10.85 |
| 4 | 2-0 | 8.62% | 11.6 |
| 5 | 3-1 | 6.12% | 16.33 |
| 6 | 1-2 | 5.99% | 16.7 |
| 7 | 0-1 | 5.62% | 17.8 |
| 8 | 2-2 | 5.6% | 17.86 |
| 9 | 3-0 | 5.37% | 18.61 |
| 10 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
5.62%
17.8
|
3.2%
31.22
|
1.22%
82.16
|
0.35%
288.27
|
0.08%
1264.22
|
| 1 |
9.22%
10.85
|
10.51%
9.52
|
5.99%
16.7
|
2.28%
43.94
|
0.65%
154.15
|
0.15%
676.13
|
| 2 |
8.62%
11.6
|
9.83%
10.18
|
5.6%
17.86
|
2.13%
46.99
|
0.61%
164.88
|
0.14%
723.07
|
| 3 |
5.37%
18.61
|
6.12%
16.33
|
3.49%
28.65
|
1.33%
75.39
|
0.38%
264.48
|
0.09%
1160.09
|
| 4 |
2.51%
39.82
|
2.86%
34.93
|
1.63%
61.27
|
0.62%
161.26
|
0.18%
565.93
|
0.04%
2481.39
|
| 5 |
0.94%
106.46
|
1.07%
93.39
|
0.61%
163.83
|
0.23%
431.22
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
6622.52
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.35%
·
公平：
74.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.59% | 15.41% |
| 1.5 | 55.77% | 44.23% |
| 2.5 | 28.82% | 71.18% |
| 3.5 | 12.02% | 87.98% |
| 4.5 | 4.17% | 95.83% |
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 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
53.73%
平局
24.00%
客隊 勝利
22.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
57.53%
否
42.47%
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 | 14.57% 6.86 | 16.63% 6.01 | 68.8% 1.45 |
| -1.5 | 31.2% 3.21 | — | 68.8% 1.45 |
| -1.0 | 31.2% 3.21 | 23.22% 4.31 | 45.58% 2.19 |
| -0.5 | 54.42% 1.84 | — | 45.58% 2.19 |
| 0 (PK) | 54.42% 1.84 | 22.56% 4.43 | 23.02% 4.34 |
| +0.5 | 76.98% 1.3 | — | 23.02% 4.34 |
| +1.0 | 76.98% 1.3 | 14.16% 7.06 | 8.86% 11.28 |
| +1.5 | 91.14% 1.1 | — | 8.86% 11.28 |
| +2.0 | 91.14% 1.1 | 6.18% 16.18 | 2.68% 37.29 |
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。
