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
41.78%
公平賠率
2.39
平局
26.9%
公平賠率
3.72
客隊 勝利
31.32%
公平賠率
3.19
最可能的比分
1 - 1
概率 12.02%
公平賠率 8.32
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 | 2.39 | — | |
| 平局 | 3.72 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.19 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.02% | 8.32 |
| 2 | 1-0 | 9.46% | 10.57 |
| 3 | 2-1 | 8.89% | 11.25 |
| 4 | 0-1 | 8.12% | 12.32 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.11 |
| 6 | 2-0 | 7.0% | 14.28 |
| 7 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 8 | 2-2 | 5.65% | 17.71 |
| 9 | 0-2 | 5.16% | 19.4 |
| 10 | 3-1 | 4.39% | 22.8 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
8.12%
12.32
|
5.16%
19.4
|
2.18%
45.82
|
0.69%
144.32
|
0.18%
568.18
|
| 1 |
9.46%
10.57
|
12.02%
8.32
|
7.63%
13.11
|
3.23%
30.96
|
1.03%
97.51
|
0.26%
383.88
|
| 2 |
7.0%
14.28
|
8.89%
11.25
|
5.65%
17.71
|
2.39%
41.84
|
0.76%
131.77
|
0.19%
518.67
|
| 3 |
3.45%
28.95
|
4.39%
22.8
|
2.79%
35.9
|
1.18%
84.8
|
0.37%
267.09
|
0.1%
1051.52
|
| 4 |
1.28%
78.25
|
1.62%
61.61
|
1.03%
97.03
|
0.44%
229.2
|
0.14%
722.02
|
0.04%
2840.91
|
| 5 |
0.38%
264.34
|
0.48%
208.16
|
0.31%
327.76
|
0.13%
774.59
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
9615.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.62%
·
公平：
162.36
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大球 2.5 51.85%
小球 2.5 48.15%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.78%
平局
26.90%
客隊 勝利
31.32%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
雙方進球
是
55.55%
否
44.45%
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 | 7.92% 12.62 | 12.56% 7.96 | 79.52% 1.26 |
| -1.5 | 20.48% 4.88 | — | 79.52% 1.26 |
| -1.0 | 20.48% 4.88 | 21.62% 4.63 | 57.9% 1.73 |
| -0.5 | 42.1% 2.38 | — | 57.9% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.1% 2.38 | 25.38% 3.94 | 32.52% 3.08 |
| +0.5 | 67.48% 1.48 | — | 32.52% 3.08 |
| +1.0 | 67.48% 1.48 | 18.55% 5.39 | 13.97% 7.16 |
| +1.5 | 86.03% 1.16 | — | 13.97% 7.16 |
| +2.0 | 86.03% 1.16 | 9.25% 10.81 | 4.72% 21.19 |
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。
