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
46.39%
公平賠率
2.16
平局
25.26%
公平賠率
3.96
客隊 勝利
28.36%
公平賠率
3.53
最可能的比分
1 - 1
概率 11.0%
公平賠率 9.09
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 | 2.16 | — | |
| 平局 | 3.96 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.53 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.0% | 9.09 |
| 2 | 2-1 | 9.35% | 10.69 |
| 3 | 1-0 | 8.46% | 11.82 |
| 4 | 2-0 | 7.19% | 13.9 |
| 5 | 1-2 | 7.15% | 13.98 |
| 6 | 0-1 | 6.47% | 15.45 |
| 7 | 2-2 | 6.08% | 16.45 |
| 8 | 3-1 | 5.3% | 18.87 |
| 9 | 0-0 | 4.98% | 20.09 |
| 10 | 0-2 | 4.21% | 23.77 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.98%
20.09
|
6.47%
15.45
|
4.21%
23.77
|
1.82%
54.85
|
0.59%
168.78
|
0.15%
649.35
|
| 1 |
8.46%
11.82
|
11.0%
9.09
|
7.15%
13.98
|
3.1%
32.27
|
1.01%
99.29
|
0.26%
381.83
|
| 2 |
7.19%
13.9
|
9.35%
10.69
|
6.08%
16.45
|
2.63%
37.96
|
0.86%
116.81
|
0.22%
449.24
|
| 3 |
4.08%
24.53
|
5.3%
18.87
|
3.44%
29.03
|
1.49%
66.99
|
0.49%
206.14
|
0.13%
793.02
|
| 4 |
1.73%
57.72
|
2.25%
44.4
|
1.46%
68.3
|
0.63%
157.63
|
0.21%
484.97
|
0.05%
1865.67
|
| 5 |
0.59%
169.75
|
0.77%
130.58
|
0.5%
200.88
|
0.22%
463.61
|
0.07%
1426.53
|
0.02%
5494.51
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.02%
·
公平：
97.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.98% | 20.09 |
| 1 | 14.94% | 6.70 |
| 2 | 22.40% | 4.46 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.80% | 5.95 |
| 5+ | 18.47% | 5.41 |
|
大球 2.5 57.68%
小球 2.5 42.32%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
46.39%
平局
25.26%
客隊 勝利
28.36%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.68%
小球 2.5
42.32%
雙方進球
是
59.46%
否
40.54%
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 | 10.69% 9.36 | 14.19% 7.04 | 75.12% 1.33 |
| -1.5 | 24.88% 4.02 | — | 75.12% 1.33 |
| -1.0 | 24.88% 4.02 | 21.97% 4.55 | 53.15% 1.88 |
| -0.5 | 46.85% 2.13 | — | 53.15% 1.88 |
| 0 (PK) | 46.85% 2.13 | 23.78% 4.21 | 29.37% 3.41 |
| +0.5 | 70.63% 1.42 | — | 29.37% 3.41 |
| +1.0 | 70.63% 1.42 | 16.8% 5.95 | 12.57% 7.96 |
| +1.5 | 87.43% 1.14 | — | 12.57% 7.96 |
| +2.0 | 87.43% 1.14 | 8.3% 12.05 | 4.27% 23.44 |
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。
