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
52.39%
公平賠率
1.91
平局
23.07%
公平賠率
4.34
客隊 勝利
24.55%
公平賠率
4.07
最可能的比分
1 - 1
概率 9.52%
公平賠率 10.5
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 | 1.91 | — | |
| 平局 | 4.34 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.07 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.52% | 10.5 |
| 2 | 2-1 | 9.52% | 10.5 |
| 3 | 1-0 | 7.16% | 13.97 |
| 4 | 2-0 | 7.16% | 13.97 |
| 5 | 3-1 | 6.35% | 15.75 |
| 6 | 1-2 | 6.33% | 15.79 |
| 7 | 2-2 | 6.33% | 15.79 |
| 8 | 3-0 | 4.77% | 20.95 |
| 9 | 0-1 | 4.76% | 21.01 |
| 10 | 3-2 | 4.22% | 23.69 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.58%
27.94
|
4.76%
21.01
|
3.17%
31.59
|
1.4%
71.25
|
0.47%
214.27
|
0.12%
805.8
|
| 1 |
7.16%
13.97
|
9.52%
10.5
|
6.33%
15.79
|
2.81%
35.63
|
0.93%
107.15
|
0.25%
402.74
|
| 2 |
7.16%
13.97
|
9.52%
10.5
|
6.33%
15.79
|
2.81%
35.63
|
0.93%
107.15
|
0.25%
402.74
|
| 3 |
4.77%
20.95
|
6.35%
15.75
|
4.22%
23.69
|
1.87%
53.44
|
0.62%
160.72
|
0.17%
604.23
|
| 4 |
2.39%
41.91
|
3.17%
31.51
|
2.11%
47.38
|
0.94%
106.87
|
0.31%
321.44
|
0.08%
1207.73
|
| 5 |
0.95%
104.77
|
1.27%
78.77
|
0.84%
118.46
|
0.37%
267.17
|
0.12%
803.86
|
0.03%
3021.15
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.9%
·
公平：
52.61
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.47% | 13.53% |
| 1.5 | 59.4% | 40.6% |
| 2.5 | 32.33% | 67.67% |
| 3.5 | 14.29% | 85.71% |
| 4.5 | 5.26% | 94.73% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.58% | 27.94 |
| 1 | 11.92% | 8.39 |
| 2 | 19.85% | 5.04 |
| 3 | 22.03% | 4.54 |
| 4 | 18.34% | 5.45 |
| 5+ | 24.29% | 4.12 |
|
大球 2.5 64.66%
小球 2.5 35.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
52.39%
平局
23.07%
客隊 勝利
24.55%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.66%
小球 2.5
35.34%
雙方進球
是
63.6%
否
36.4%
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 | 15.0% 6.67 | 16.04% 6.24 | 68.97% 1.45 |
| -1.5 | 31.03% 3.22 | — | 68.97% 1.45 |
| -1.0 | 31.03% 3.22 | 21.97% 4.55 | 47.0% 2.13 |
| -0.5 | 53.0% 1.89 | — | 47.0% 2.13 |
| 0 (PK) | 53.0% 1.89 | 21.65% 4.62 | 25.35% 3.95 |
| +0.5 | 74.65% 1.34 | — | 25.35% 3.95 |
| +1.0 | 74.65% 1.34 | 14.61% 6.84 | 10.73% 9.32 |
| +1.5 | 89.27% 1.12 | — | 10.73% 9.32 |
| +2.0 | 89.27% 1.12 | 7.09% 14.1 | 3.64% 27.45 |
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。
