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
40.3%
公平賠率
2.48
平局
27.31%
公平賠率
3.66
客隊 勝利
32.39%
公平賠率
3.09
最可能的比分
1 - 1
概率 12.24%
公平賠率 8.17
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 | 2.48 | — | |
| 平局 | 3.66 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.09 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.24% | 8.17 |
| 2 | 1-0 | 9.64% | 10.37 |
| 3 | 2-1 | 8.69% | 11.51 |
| 4 | 0-1 | 8.62% | 11.6 |
| 5 | 1-2 | 7.77% | 12.86 |
| 6 | 2-0 | 6.84% | 14.61 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.52% | 18.12 |
| 9 | 0-2 | 5.47% | 18.27 |
| 10 | 3-1 | 4.11% | 24.31 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.62%
11.6
|
5.47%
18.27
|
2.32%
43.15
|
0.74%
135.91
|
0.19%
535.05
|
| 1 |
9.64%
10.37
|
12.24%
8.17
|
7.77%
12.86
|
3.29%
30.39
|
1.04%
95.71
|
0.27%
376.79
|
| 2 |
6.84%
14.61
|
8.69%
11.51
|
5.52%
18.12
|
2.34%
42.8
|
0.74%
134.81
|
0.19%
530.79
|
| 3 |
3.24%
30.87
|
4.11%
24.31
|
2.61%
38.28
|
1.11%
90.42
|
0.35%
284.82
|
0.09%
1121.08
|
| 4 |
1.15%
86.96
|
1.46%
68.47
|
0.93%
107.83
|
0.39%
254.71
|
0.12%
801.92
|
0.03%
3154.57
|
| 5 |
0.33%
306.18
|
0.41%
241.08
|
0.26%
379.65
|
0.11%
896.86
|
0.04%
2824.86
|
0.01%
11111.11
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.54%
·
公平：
184.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 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
40.30%
平局
27.31%
客隊 勝利
32.39%
大 / 小 2.5
大球 2.5
50.39%
小球 2.5
49.61%
雙方進球
是
54.53%
否
45.47%
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 | 7.19% 13.92 | 12.01% 8.33 | 80.81% 1.24 |
| -1.5 | 19.19% 5.21 | — | 80.81% 1.24 |
| -1.0 | 19.19% 5.21 | 21.37% 4.68 | 59.44% 1.68 |
| -0.5 | 40.56% 2.47 | — | 59.44% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.56% 2.47 | 25.79% 3.88 | 33.65% 2.97 |
| +0.5 | 66.35% 1.51 | — | 33.65% 2.97 |
| +1.0 | 66.35% 1.51 | 19.12% 5.23 | 14.53% 6.88 |
| +1.5 | 85.47% 1.17 | — | 14.53% 6.88 |
| +2.0 | 85.47% 1.17 | 9.6% 10.41 | 4.93% 20.29 |
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。
