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
44.63%
公平賠率
2.24
平局
26.24%
公平賠率
3.81
客隊 勝利
29.13%
公平賠率
3.43
最可能的比分
1 - 1
概率 11.66%
公平賠率 8.58
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 | 2.24 | — | |
| 平局 | 3.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.43 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.66% | 8.58 |
| 2 | 1-0 | 9.32% | 10.73 |
| 3 | 2-1 | 9.21% | 10.86 |
| 4 | 0-1 | 7.38% | 13.56 |
| 5 | 2-0 | 7.37% | 13.58 |
| 6 | 1-2 | 7.28% | 13.73 |
| 7 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.38 |
| 9 | 3-1 | 4.85% | 20.62 |
| 10 | 0-2 | 4.61% | 21.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
7.38%
13.56
|
4.61%
21.69
|
1.92%
52.06
|
0.6%
166.58
|
0.15%
666.22
|
| 1 |
9.32%
10.73
|
11.66%
8.58
|
7.28%
13.73
|
3.04%
32.95
|
0.95%
105.43
|
0.24%
421.76
|
| 2 |
7.37%
13.58
|
9.21%
10.86
|
5.75%
17.38
|
2.4%
41.7
|
0.75%
133.46
|
0.19%
533.9
|
| 3 |
3.88%
25.78
|
4.85%
20.62
|
3.03%
32.99
|
1.26%
79.19
|
0.39%
253.42
|
0.1%
1013.17
|
| 4 |
1.53%
65.26
|
1.92%
52.21
|
1.2%
83.53
|
0.5%
200.48
|
0.16%
641.44
|
0.04%
2564.1
|
| 5 |
0.48%
206.53
|
0.61%
165.21
|
0.38%
264.34
|
0.16%
634.52
|
0.05%
2028.4
|
0.01%
8130.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.75%
·
公平：
132.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大球 2.5 53.77%
小球 2.5 46.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.63%
平局
26.24%
客隊 勝利
29.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
53.77%
小球 2.5
46.23%
雙方進球
是
56.65%
否
43.35%
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 | 9.35% 10.7 | 13.58% 7.36 | 77.07% 1.3 |
| -1.5 | 22.93% 4.36 | — | 77.07% 1.3 |
| -1.0 | 22.93% 4.36 | 22.11% 4.52 | 54.96% 1.82 |
| -0.5 | 45.04% 2.22 | — | 54.96% 1.82 |
| 0 (PK) | 45.04% 2.22 | 24.74% 4.04 | 30.21% 3.31 |
| +0.5 | 69.79% 1.43 | — | 30.21% 3.31 |
| +1.0 | 69.79% 1.43 | 17.5% 5.72 | 12.72% 7.86 |
| +1.5 | 87.28% 1.15 | — | 12.72% 7.86 |
| +2.0 | 87.28% 1.15 | 8.5% 11.76 | 4.22% 23.72 |
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。
