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
36.65%
公平賠率
2.73
平局
28.94%
公平賠率
3.46
客隊 勝利
34.41%
公平賠率
2.91
最可能的比分
1 - 1
概率 12.97%
公平賠率 7.71
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 | 2.73 | — | |
| 平局 | 3.46 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.91 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.97% | 7.71 |
| 2 | 1-0 | 10.72% | 9.33 |
| 3 | 0-1 | 10.55% | 9.48 |
| 4 | 0-0 | 8.72% | 11.47 |
| 5 | 2-1 | 7.98% | 12.53 |
| 6 | 1-2 | 7.85% | 12.74 |
| 7 | 2-0 | 6.59% | 15.17 |
| 8 | 0-2 | 6.38% | 15.67 |
| 9 | 2-2 | 4.83% | 20.72 |
| 10 | 3-1 | 3.27% | 30.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.72%
11.47
|
10.55%
9.48
|
6.38%
15.67
|
2.57%
38.86
|
0.78%
128.45
|
0.19%
530.79
|
| 1 |
10.72%
9.33
|
12.97%
7.71
|
7.85%
12.74
|
3.17%
31.59
|
0.96%
104.44
|
0.23%
431.59
|
| 2 |
6.59%
15.17
|
7.98%
12.53
|
4.83%
20.72
|
1.95%
51.37
|
0.59%
169.81
|
0.14%
701.75
|
| 3 |
2.7%
36.99
|
3.27%
30.57
|
1.98%
50.53
|
0.8%
125.28
|
0.24%
414.25
|
0.06%
1712.33
|
| 4 |
0.83%
120.31
|
1.01%
99.42
|
0.61%
164.34
|
0.25%
407.5
|
0.07%
1347.71
|
0.02%
5555.56
|
| 5 |
0.2%
489.0
|
0.25%
404.2
|
0.15%
668.0
|
0.06%
1655.63
|
0.02%
5464.48
|
0.0%
22727.27
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
306.84
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.72% | 11.47 |
| 1 | 21.27% | 4.70 |
| 2 | 25.95% | 3.85 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 12.87% | 7.77 |
| 5+ | 10.09% | 9.91 |
|
大球 2.5 44.07%
小球 2.5 55.93%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
36.65%
平局
28.94%
客隊 勝利
34.41%
大 / 小 2.5
大球 2.5
44.07%
小球 2.5
55.93%
雙方進球
是
49.67%
否
50.33%
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 | 5.31% 18.84 | 10.54% 9.49 | 84.16% 1.19 |
| -1.5 | 15.84% 6.31 | — | 84.16% 1.19 |
| -1.0 | 15.84% 6.31 | 20.94% 4.78 | 63.21% 1.58 |
| -0.5 | 36.79% 2.72 | — | 63.21% 1.58 |
| 0 (PK) | 36.79% 2.72 | 27.39% 3.65 | 35.82% 2.79 |
| +0.5 | 64.18% 1.56 | — | 35.82% 2.79 |
| +1.0 | 64.18% 1.56 | 20.6% 4.85 | 15.22% 6.57 |
| +1.5 | 84.78% 1.18 | — | 15.22% 6.57 |
| +2.0 | 84.78% 1.18 | 10.2% 9.81 | 5.02% 19.91 |
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。
