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
21.79%
公平賠率
4.59
平局
29.04%
公平賠率
3.44
客隊 勝利
49.18%
公平賠率
2.03
最可能的比分
0 - 1
概率 14.95%
公平賠率 6.69
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 | 4.59 | — | |
| 平局 | 3.44 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.03 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.95% | 6.69 |
| 2 | 1-1 | 12.55% | 7.96 |
| 3 | 0-0 | 10.75% | 9.3 |
| 4 | 0-2 | 10.39% | 9.63 |
| 5 | 1-0 | 9.03% | 11.07 |
| 6 | 1-2 | 8.73% | 11.46 |
| 7 | 2-1 | 5.27% | 18.96 |
| 8 | 0-3 | 4.81% | 20.78 |
| 9 | 1-3 | 4.04% | 24.73 |
| 10 | 2-0 | 3.79% | 26.36 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.75%
9.3
|
14.95%
6.69
|
10.39%
9.63
|
4.81%
20.78
|
1.67%
59.79
|
0.46%
215.05
|
| 1 |
9.03%
11.07
|
12.55%
7.96
|
8.73%
11.46
|
4.04%
24.73
|
1.4%
71.18
|
0.39%
256.02
|
| 2 |
3.79%
26.36
|
5.27%
18.96
|
3.66%
27.29
|
1.7%
58.89
|
0.59%
169.46
|
0.16%
609.76
|
| 3 |
1.06%
94.14
|
1.48%
67.73
|
1.03%
97.46
|
0.48%
210.35
|
0.17%
605.33
|
0.05%
2178.65
|
| 4 |
0.22%
448.23
|
0.31%
322.48
|
0.22%
464.04
|
0.1%
1002.0
|
0.03%
2881.84
|
0.01%
10416.67
|
| 5 |
0.04%
2666.67
|
0.05%
1919.39
|
0.04%
2762.43
|
0.02%
5952.38
|
0.01%
17241.38
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.33%
·
公平：
300.12
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.83% | 43.17% |
| 1.5 | 20.57% | 79.43% |
| 2.5 | 5.33% | 94.67% |
| 3.5 | 1.07% | 98.93% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.75% | 9.30 |
| 1 | 23.98% | 4.17 |
| 2 | 26.74% | 3.74 |
| 3 | 19.87% | 5.03 |
| 4 | 11.08% | 9.03 |
| 5+ | 7.58% | 13.20 |
|
大球 2.5 38.53%
小球 2.5 61.47%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.79%
平局
29.04%
客隊 勝利
49.18%
大 / 小 2.5
大球 2.5
38.53%
小球 2.5
61.47%
雙方進球
是
42.67%
否
57.33%
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 | 1.74% 57.34 | 5.5% 18.17 | 92.75% 1.08 |
| -1.5 | 7.25% 13.8 | — | 92.75% 1.08 |
| -1.0 | 7.25% 13.8 | 15.44% 6.48 | 77.32% 1.29 |
| -0.5 | 22.68% 4.41 | — | 77.32% 1.29 |
| 0 (PK) | 22.68% 4.41 | 27.48% 3.64 | 49.83% 2.01 |
| +0.5 | 50.17% 1.99 | — | 49.83% 2.01 |
| +1.0 | 50.17% 1.99 | 25.55% 3.91 | 24.29% 4.12 |
| +1.5 | 75.71% 1.32 | — | 24.29% 4.12 |
| +2.0 | 75.71% 1.32 | 15.07% 6.64 | 9.22% 10.85 |
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。
