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
31.57%
公平賠率
3.17
平局
30.65%
公平賠率
3.26
客隊 勝利
37.78%
公平賠率
2.65
最可能的比分
1 - 1
概率 13.38%
公平賠率 7.47
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 | 3.17 | — | |
| 平局 | 3.26 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.65 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.38% | 7.47 |
| 2 | 0-1 | 12.74% | 7.85 |
| 3 | 1-0 | 11.63% | 8.6 |
| 4 | 0-0 | 11.08% | 9.03 |
| 5 | 1-2 | 7.69% | 13.0 |
| 6 | 0-2 | 7.33% | 13.65 |
| 7 | 2-1 | 7.02% | 14.24 |
| 8 | 2-0 | 6.11% | 16.37 |
| 9 | 2-2 | 4.04% | 24.76 |
| 10 | 1-3 | 2.95% | 33.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.08%
9.03
|
12.74%
7.85
|
7.33%
13.65
|
2.81%
35.6
|
0.81%
123.84
|
0.19%
538.5
|
| 1 |
11.63%
8.6
|
13.38%
7.47
|
7.69%
13.0
|
2.95%
33.91
|
0.85%
117.94
|
0.19%
512.82
|
| 2 |
6.11%
16.37
|
7.02%
14.24
|
4.04%
24.76
|
1.55%
64.59
|
0.45%
224.67
|
0.1%
976.56
|
| 3 |
2.14%
46.78
|
2.46%
40.68
|
1.41%
70.74
|
0.54%
184.54
|
0.16%
641.85
|
0.04%
2793.3
|
| 4 |
0.56%
178.19
|
0.65%
154.94
|
0.37%
269.47
|
0.14%
703.23
|
0.04%
2444.99
|
0.01%
10638.3
|
| 5 |
0.12%
848.9
|
0.14%
738.01
|
0.08%
1283.7
|
0.03%
3344.48
|
0.01%
11627.91
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.2%
·
公平：
506.59
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.08% | 9.03 |
| 1 | 24.38% | 4.10 |
| 2 | 26.81% | 3.73 |
| 3 | 19.66% | 5.09 |
| 4 | 10.82% | 9.25 |
| 5+ | 7.25% | 13.79 |
|
大球 2.5 37.73%
小球 2.5 62.27%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.57%
平局
30.65%
客隊 勝利
37.78%
大 / 小 2.5
大球 2.5
37.73%
小球 2.5
62.27%
雙方進球
是
44.42%
否
55.58%
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 | 3.75% 26.67 | 8.97% 11.15 | 87.28% 1.15 |
| -1.5 | 12.72% 7.86 | — | 87.28% 1.15 |
| -1.0 | 12.72% 7.86 | 20.22% 4.94 | 67.06% 1.49 |
| -0.5 | 32.94% 3.04 | — | 67.06% 1.49 |
| 0 (PK) | 32.94% 3.04 | 29.08% 3.44 | 37.97% 2.63 |
| +0.5 | 62.03% 1.61 | — | 37.97% 2.63 |
| +1.0 | 62.03% 1.61 | 22.15% 4.51 | 15.82% 6.32 |
| +1.5 | 84.18% 1.19 | — | 15.82% 6.32 |
| +2.0 | 84.18% 1.19 | 10.76% 9.29 | 5.07% 19.74 |
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。
