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
41.71%
公平賠率
2.4
平局
27.73%
公平賠率
3.61
客隊 勝利
30.55%
公平賠率
3.27
最可能的比分
1 - 1
概率 12.46%
公平賠率 8.02
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 | 2.4 | — | |
| 平局 | 3.61 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.27 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.46% | 8.02 |
| 2 | 1-0 | 10.47% | 9.55 |
| 3 | 0-1 | 8.84% | 11.31 |
| 4 | 2-1 | 8.79% | 11.38 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-2 | 7.42% | 13.49 |
| 7 | 2-0 | 7.38% | 13.54 |
| 8 | 0-2 | 5.26% | 19.02 |
| 9 | 2-2 | 5.23% | 19.13 |
| 10 | 3-1 | 4.13% | 24.22 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.84%
11.31
|
5.26%
19.02
|
2.09%
47.94
|
0.62%
161.13
|
0.15%
677.05
|
| 1 |
10.47%
9.55
|
12.46%
8.02
|
7.42%
13.49
|
2.94%
34.0
|
0.88%
114.29
|
0.21%
480.08
|
| 2 |
7.38%
13.54
|
8.79%
11.38
|
5.23%
19.13
|
2.07%
48.23
|
0.62%
162.1
|
0.15%
681.2
|
| 3 |
3.47%
28.82
|
4.13%
24.22
|
2.46%
40.7
|
0.97%
102.61
|
0.29%
344.95
|
0.07%
1449.28
|
| 4 |
1.22%
81.75
|
1.46%
68.7
|
0.87%
115.46
|
0.34%
291.12
|
0.1%
978.47
|
0.02%
4115.23
|
| 5 |
0.34%
289.94
|
0.41%
243.61
|
0.24%
409.5
|
0.1%
1031.99
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.47%
·
公平：
210.61
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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
41.71%
平局
27.73%
客隊 勝利
30.55%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.16%
小球 2.5
51.84%
雙方進球
是
52.59%
否
47.41%
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 | 7.47% 13.39 | 12.48% 8.01 | 80.05% 1.25 |
| -1.5 | 19.95% 5.01 | — | 80.05% 1.25 |
| -1.0 | 19.95% 5.01 | 22.09% 4.53 | 57.96% 1.73 |
| -0.5 | 42.04% 2.38 | — | 57.96% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.04% 2.38 | 26.2% 3.82 | 31.76% 3.15 |
| +0.5 | 68.24% 1.47 | — | 31.76% 3.15 |
| +1.0 | 68.24% 1.47 | 18.64% 5.36 | 13.11% 7.63 |
| +1.5 | 86.89% 1.15 | — | 13.11% 7.63 |
| +2.0 | 86.89% 1.15 | 8.89% 11.25 | 4.22% 23.69 |
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。
