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
41.33%
公平賠率
2.42
平局
26.93%
公平賠率
3.71
客隊 勝利
31.75%
公平賠率
3.15
最可能的比分
1 - 1
概率 12.03%
公平賠率 8.31
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 | 2.42 | — | |
| 平局 | 3.71 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.15 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.03% | 8.31 |
| 2 | 1-0 | 9.4% | 10.64 |
| 3 | 2-1 | 8.84% | 11.31 |
| 4 | 0-1 | 8.18% | 12.22 |
| 5 | 1-2 | 7.7% | 12.99 |
| 6 | 2-0 | 6.91% | 14.48 |
| 7 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 8 | 2-2 | 5.66% | 17.67 |
| 9 | 0-2 | 5.24% | 19.09 |
| 10 | 3-1 | 4.33% | 23.08 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
8.18%
12.22
|
5.24%
19.09
|
2.23%
44.75
|
0.71%
139.86
|
0.18%
546.45
|
| 1 |
9.4%
10.64
|
12.03%
8.31
|
7.7%
12.99
|
3.28%
30.45
|
1.05%
95.14
|
0.27%
371.61
|
| 2 |
6.91%
14.48
|
8.84%
11.31
|
5.66%
17.67
|
2.41%
41.42
|
0.77%
129.45
|
0.2%
505.56
|
| 3 |
3.38%
29.55
|
4.33%
23.08
|
2.77%
36.07
|
1.18%
84.53
|
0.38%
264.2
|
0.1%
1031.99
|
| 4 |
1.24%
80.4
|
1.59%
62.81
|
1.02%
98.15
|
0.43%
230.04
|
0.14%
718.91
|
0.04%
2808.99
|
| 5 |
0.37%
273.45
|
0.47%
213.63
|
0.3%
333.78
|
0.13%
782.47
|
0.04%
2444.99
|
0.01%
9523.81
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.61%
·
公平：
163.85
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
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 | 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
41.33%
平局
26.93%
客隊 勝利
31.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
51.85%
小球 2.5
48.15%
雙方進球
是
55.6%
否
44.4%
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 | 7.74% 12.91 | 12.4% 8.07 | 79.86% 1.25 |
| -1.5 | 20.14% 4.97 | — | 79.86% 1.25 |
| -1.0 | 20.14% 4.97 | 21.49% 4.65 | 58.37% 1.71 |
| -0.5 | 41.63% 2.4 | — | 58.37% 1.71 |
| 0 (PK) | 41.63% 2.4 | 25.41% 3.94 | 32.96% 3.03 |
| +0.5 | 67.04% 1.49 | — | 32.96% 3.03 |
| +1.0 | 67.04% 1.49 | 18.71% 5.34 | 14.25% 7.02 |
| +1.5 | 85.75% 1.17 | — | 14.25% 7.02 |
| +2.0 | 85.75% 1.17 | 9.4% 10.64 | 4.85% 20.64 |
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。
