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
42.12%
公平賠率
2.37
平局
27.19%
公平賠率
3.68
客隊 勝利
30.68%
公平賠率
3.26
最可能的比分
1 - 1
概率 12.19%
公平賠率 8.2
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 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.68 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.26 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.19% | 8.2 |
| 2 | 1-0 | 9.91% | 10.09 |
| 3 | 2-1 | 8.9% | 11.24 |
| 4 | 0-1 | 8.35% | 11.98 |
| 5 | 1-2 | 7.5% | 13.34 |
| 6 | 2-0 | 7.23% | 13.82 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.47% | 18.27 |
| 9 | 0-2 | 5.13% | 19.47 |
| 10 | 3-1 | 4.33% | 23.09 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.35%
11.98
|
5.13%
19.47
|
2.11%
47.5
|
0.65%
154.46
|
0.16%
627.75
|
| 1 |
9.91%
10.09
|
12.19%
8.2
|
7.5%
13.34
|
3.07%
32.53
|
0.95%
105.8
|
0.23%
430.11
|
| 2 |
7.23%
13.82
|
8.9%
11.24
|
5.47%
18.27
|
2.24%
44.57
|
0.69%
144.93
|
0.17%
589.28
|
| 3 |
3.52%
28.4
|
4.33%
23.09
|
2.66%
37.55
|
1.09%
91.58
|
0.34%
297.8
|
0.08%
1210.65
|
| 4 |
1.29%
77.81
|
1.58%
63.26
|
0.97%
102.87
|
0.4%
250.88
|
0.12%
815.66
|
0.03%
3311.26
|
| 5 |
0.38%
266.45
|
0.46%
216.64
|
0.28%
352.24
|
0.12%
859.11
|
0.04%
2793.3
|
0.01%
11363.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.56%
·
公平：
178.44
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大球 2.5 50.39%
小球 2.5 49.61%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.12%
平局
27.19%
客隊 勝利
30.68%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.34%
否
45.66%
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 | 7.89% 12.68 | 12.66% 7.9 | 79.45% 1.26 |
| -1.5 | 20.55% 4.87 | — | 79.45% 1.26 |
| -1.0 | 20.55% 4.87 | 21.91% 4.56 | 57.54% 1.74 |
| -0.5 | 42.46% 2.36 | — | 57.54% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.46% 2.36 | 25.67% 3.89 | 31.87% 3.14 |
| +0.5 | 68.13% 1.47 | — | 31.87% 3.14 |
| +1.0 | 68.13% 1.47 | 18.46% 5.42 | 13.41% 7.46 |
| +1.5 | 86.59% 1.15 | — | 13.41% 7.46 |
| +2.0 | 86.59% 1.15 | 8.99% 11.13 | 4.42% 22.62 |
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。
