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
34.14%
公平賠率
2.93
平局
29.01%
公平賠率
3.45
客隊 勝利
36.85%
公平賠率
2.71
最可能的比分
1 - 1
概率 12.99%
公平賠率 7.7
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 | 2.93 | — | |
| 平局 | 3.45 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.71 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 2 | 0-1 | 10.83% | 9.23 |
| 3 | 1-0 | 10.56% | 9.47 |
| 4 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 1-2 | 7.99% | 12.51 |
| 6 | 2-1 | 7.8% | 12.83 |
| 7 | 0-2 | 6.66% | 15.02 |
| 8 | 2-0 | 6.34% | 15.78 |
| 9 | 2-2 | 4.79% | 20.86 |
| 10 | 1-3 | 3.28% | 30.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
10.83%
9.23
|
6.66%
15.02
|
2.73%
36.62
|
0.84%
119.1
|
0.21%
484.26
|
| 1 |
10.56%
9.47
|
12.99%
7.7
|
7.99%
12.51
|
3.28%
30.52
|
1.01%
99.26
|
0.25%
403.39
|
| 2 |
6.34%
15.78
|
7.8%
12.83
|
4.79%
20.86
|
1.97%
50.87
|
0.6%
165.43
|
0.15%
672.49
|
| 3 |
2.54%
39.44
|
3.12%
32.07
|
1.92%
52.14
|
0.79%
127.16
|
0.24%
413.56
|
0.06%
1680.67
|
| 4 |
0.76%
131.48
|
0.94%
106.88
|
0.58%
173.79
|
0.24%
423.91
|
0.07%
1379.31
|
0.02%
5617.98
|
| 5 |
0.18%
547.65
|
0.22%
445.43
|
0.14%
724.11
|
0.06%
1766.78
|
0.02%
5747.13
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.32%
·
公平：
312.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大球 2.5 43.81%
小球 2.5 56.19%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
34.14%
平局
29.01%
客隊 勝利
36.85%
大 / 小 2.5
大球 2.5
43.81%
小球 2.5
56.19%
雙方進球
是
49.45%
否
50.55%
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 | 4.92% 20.32 | 10.09% 9.91 | 84.98% 1.18 |
| -1.5 | 15.02% 6.66 | — | 84.98% 1.18 |
| -1.0 | 15.02% 6.66 | 20.53% 4.87 | 64.45% 1.55 |
| -0.5 | 35.55% 2.81 | — | 64.45% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.55% 2.81 | 27.46% 3.64 | 37.0% 2.7 |
| +0.5 | 63.0% 1.59 | — | 37.0% 2.7 |
| +1.0 | 63.0% 1.59 | 21.05% 4.75 | 15.95% 6.27 |
| +1.5 | 84.05% 1.19 | — | 15.95% 6.27 |
| +2.0 | 84.05% 1.19 | 10.6% 9.43 | 5.35% 18.71 |
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。
