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
28.91%
公平賠率
3.46
平局
29.52%
公平賠率
3.39
客隊 勝利
41.56%
公平賠率
2.41
最可能的比分
1 - 1
概率 13.08%
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 | 3.46 | — | |
| 平局 | 3.39 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.41 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 2 | 0-1 | 12.58% | 7.95 |
| 3 | 1-0 | 10.22% | 9.78 |
| 4 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 5 | 1-2 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 0-2 | 8.05% | 12.42 |
| 7 | 2-1 | 6.8% | 14.7 |
| 8 | 2-0 | 5.31% | 18.82 |
| 9 | 2-2 | 4.35% | 22.97 |
| 10 | 1-3 | 3.57% | 27.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
12.58%
7.95
|
8.05%
12.42
|
3.43%
29.11
|
1.1%
90.98
|
0.28%
355.37
|
| 1 |
10.22%
9.78
|
13.08%
7.64
|
8.37%
11.94
|
3.57%
27.99
|
1.14%
87.48
|
0.29%
341.76
|
| 2 |
5.31%
18.82
|
6.8%
14.7
|
4.35%
22.97
|
1.86%
53.83
|
0.59%
168.24
|
0.15%
657.03
|
| 3 |
1.84%
54.28
|
2.36%
42.4
|
1.51%
66.26
|
0.64%
155.28
|
0.21%
485.2
|
0.05%
1893.94
|
| 4 |
0.48%
208.77
|
0.61%
163.08
|
0.39%
254.84
|
0.17%
597.37
|
0.05%
1865.67
|
0.01%
7299.27
|
| 5 |
0.1%
1004.02
|
0.13%
784.31
|
0.08%
1225.49
|
0.03%
2873.56
|
0.01%
9009.01
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.28%
·
公平：
358.04
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大球 2.5 40.93%
小球 2.5 59.07%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
28.91%
平局
29.52%
客隊 勝利
41.56%
大 / 小 2.5
大球 2.5
40.93%
小球 2.5
59.07%
雙方進球
是
46.68%
否
53.32%
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 | 3.31% 30.18 | 8.1% 12.34 | 88.58% 1.13 |
| -1.5 | 11.42% 8.76 | — | 88.58% 1.13 |
| -1.0 | 11.42% 8.76 | 18.71% 5.34 | 69.87% 1.43 |
| -0.5 | 30.13% 3.32 | — | 69.87% 1.43 |
| 0 (PK) | 30.13% 3.32 | 27.96% 3.58 | 41.91% 2.39 |
| +0.5 | 58.09% 1.72 | — | 41.91% 2.39 |
| +1.0 | 58.09% 1.72 | 23.03% 4.34 | 18.88% 5.3 |
| +1.5 | 81.12% 1.23 | — | 18.88% 5.3 |
| +2.0 | 81.12% 1.23 | 12.27% 8.15 | 6.61% 15.14 |
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。
