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
29.9%
公平賠率
3.34
平局
29.46%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
40.64%
公平賠率
2.46
最可能的比分
1 - 1
概率 13.09%
公平賠率 7.64
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 | 3.34 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.46 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.09% | 7.64 |
| 2 | 0-1 | 12.23% | 8.17 |
| 3 | 1-0 | 10.31% | 9.7 |
| 4 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 1-2 | 8.31% | 12.03 |
| 6 | 0-2 | 7.77% | 12.87 |
| 7 | 2-1 | 7.0% | 14.28 |
| 8 | 2-0 | 5.51% | 18.13 |
| 9 | 2-2 | 4.45% | 22.49 |
| 10 | 1-3 | 3.52% | 28.42 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
12.23%
8.17
|
7.77%
12.87
|
3.29%
30.41
|
1.04%
95.78
|
0.27%
377.07
|
| 1 |
10.31%
9.7
|
13.09%
7.64
|
8.31%
12.03
|
3.52%
28.42
|
1.12%
89.51
|
0.28%
352.36
|
| 2 |
5.51%
18.13
|
7.0%
14.28
|
4.45%
22.49
|
1.88%
53.12
|
0.6%
167.31
|
0.15%
658.76
|
| 3 |
1.97%
50.84
|
2.5%
40.04
|
1.59%
63.05
|
0.67%
148.94
|
0.21%
469.04
|
0.05%
1848.43
|
| 4 |
0.53%
190.08
|
0.67%
149.66
|
0.42%
235.68
|
0.18%
556.79
|
0.06%
1754.39
|
0.01%
6896.55
|
| 5 |
0.11%
888.1
|
0.14%
699.3
|
0.09%
1101.32
|
0.04%
2604.17
|
0.01%
8196.72
|
0.0%
32258.06
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
353.73
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大球 2.5 41.45%
小球 2.5 58.55%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.90%
平局
29.46%
客隊 勝利
40.64%
大 / 小 2.5
大球 2.5
41.45%
小球 2.5
58.55%
雙方進球
是
47.25%
否
52.75%
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 | 3.59% 27.87 | 8.48% 11.8 | 87.93% 1.14 |
| -1.5 | 12.07% 8.29 | — | 87.93% 1.14 |
| -1.0 | 12.07% 8.29 | 19.09% 5.24 | 68.85% 1.45 |
| -0.5 | 31.15% 3.21 | — | 68.85% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.15% 3.21 | 27.9% 3.58 | 40.94% 2.44 |
| +0.5 | 59.06% 1.69 | — | 40.94% 2.44 |
| +1.0 | 59.06% 1.69 | 22.66% 4.41 | 18.29% 5.47 |
| +1.5 | 81.71% 1.22 | — | 18.29% 5.47 |
| +2.0 | 81.71% 1.22 | 11.94% 8.37 | 6.35% 15.76 |
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。
