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
22.7%
公平賠率
4.41
平局
32.03%
公平賠率
3.12
客隊 勝利
45.27%
公平賠率
2.21
最可能的比分
0 - 1
概率 16.96%
公平賠率 5.9
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 | 4.41 | — | |
| 平局 | 3.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 16.96% | 5.9 |
| 2 | 0-0 | 14.37% | 6.96 |
| 3 | 1-1 | 12.89% | 7.76 |
| 4 | 1-0 | 10.92% | 9.16 |
| 5 | 0-2 | 10.0% | 10.0 |
| 6 | 1-2 | 7.6% | 13.15 |
| 7 | 2-1 | 4.9% | 20.42 |
| 8 | 2-0 | 4.15% | 24.1 |
| 9 | 0-3 | 3.94% | 25.41 |
| 10 | 1-3 | 2.99% | 33.44 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.37%
6.96
|
16.96%
5.9
|
10.0%
10.0
|
3.94%
25.41
|
1.16%
86.14
|
0.27%
364.96
|
| 1 |
10.92%
9.16
|
12.89%
7.76
|
7.6%
13.15
|
2.99%
33.44
|
0.88%
113.34
|
0.21%
480.31
|
| 2 |
4.15%
24.1
|
4.9%
20.42
|
2.89%
34.61
|
1.14%
87.99
|
0.34%
298.24
|
0.08%
1264.22
|
| 3 |
1.05%
95.11
|
1.24%
80.61
|
0.73%
136.61
|
0.29%
347.34
|
0.08%
1177.86
|
0.02%
5000.0
|
| 4 |
0.2%
500.5
|
0.24%
424.27
|
0.14%
718.91
|
0.05%
1828.15
|
0.02%
6211.18
|
0.0%
26315.79
|
| 5 |
0.03%
3289.47
|
0.04%
2793.3
|
0.02%
4739.34
|
0.01%
12048.19
|
0.0%
40000.0
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.15%
·
公平：
658.76
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.37% | 6.96 |
| 1 | 27.88% | 3.59 |
| 2 | 27.04% | 3.70 |
| 3 | 17.49% | 5.72 |
| 4 | 8.48% | 11.79 |
| 5+ | 4.74% | 21.10 |
|
大球 2.5 30.71%
小球 2.5 69.29%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.70%
平局
32.03%
客隊 勝利
45.27%
大 / 小 2.5
大球 2.5
30.71%
小球 2.5
69.29%
雙方進球
是
36.88%
否
63.12%
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 | 1.59% 62.98 | 5.54% 18.06 | 92.87% 1.08 |
| -1.5 | 7.13% 14.03 | — | 92.87% 1.08 |
| -1.0 | 7.13% 14.03 | 16.61% 6.02 | 76.27% 1.31 |
| -0.5 | 23.73% 4.21 | — | 76.27% 1.31 |
| 0 (PK) | 23.73% 4.21 | 30.45% 3.28 | 45.81% 2.18 |
| +0.5 | 54.19% 1.85 | — | 45.81% 2.18 |
| +1.0 | 54.19% 1.85 | 25.79% 3.88 | 20.03% 4.99 |
| +1.5 | 79.97% 1.25 | — | 20.03% 4.99 |
| +2.0 | 79.97% 1.25 | 13.35% 7.49 | 6.68% 14.98 |
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。
