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
32.76%
公平賠率
3.05
平局
27.45%
公平賠率
3.64
客隊 勝利
39.8%
公平賠率
2.51
最可能的比分
1 - 1
概率 12.31%
公平賠率 8.12
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 | 3.05 | — | |
| 平局 | 3.64 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.51 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.31% | 8.12 |
| 2 | 0-1 | 9.7% | 10.31 |
| 3 | 1-0 | 8.79% | 11.37 |
| 4 | 1-2 | 8.62% | 11.6 |
| 5 | 2-1 | 7.82% | 12.79 |
| 6 | 0-0 | 6.93% | 14.44 |
| 7 | 0-2 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-0 | 5.58% | 17.91 |
| 9 | 2-2 | 5.47% | 18.27 |
| 10 | 1-3 | 4.02% | 24.86 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.93%
14.44
|
9.7%
10.31
|
6.79%
14.73
|
3.17%
31.57
|
1.11%
90.21
|
0.31%
322.16
|
| 1 |
8.79%
11.37
|
12.31%
8.12
|
8.62%
11.6
|
4.02%
24.86
|
1.41%
71.03
|
0.39%
253.68
|
| 2 |
5.58%
17.91
|
7.82%
12.79
|
5.47%
18.27
|
2.55%
39.15
|
0.89%
111.87
|
0.25%
399.52
|
| 3 |
2.36%
42.3
|
3.31%
30.21
|
2.32%
43.16
|
1.08%
92.48
|
0.38%
264.27
|
0.11%
943.4
|
| 4 |
0.75%
133.21
|
1.05%
95.16
|
0.74%
135.94
|
0.34%
291.29
|
0.12%
831.95
|
0.03%
2976.19
|
| 5 |
0.19%
524.38
|
0.27%
374.67
|
0.19%
535.05
|
0.09%
1146.79
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
11764.71
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.52%
·
公平：
192.98
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.93% | 14.44 |
| 1 | 18.49% | 5.41 |
| 2 | 24.68% | 4.05 |
| 3 | 21.97% | 4.55 |
| 4 | 14.66% | 6.82 |
| 5+ | 13.27% | 7.54 |
|
大球 2.5 49.9%
小球 2.5 50.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.76%
平局
27.45%
客隊 勝利
39.80%
大 / 小 2.5
大球 2.5
49.9%
小球 2.5
50.1%
雙方進球
是
54.18%
否
45.82%
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 | 5.0% 20.0 | 9.72% 10.28 | 85.28% 1.17 |
| -1.5 | 14.72% 6.79 | — | 85.28% 1.17 |
| -1.0 | 14.72% 6.79 | 19.31% 5.18 | 65.97% 1.52 |
| -0.5 | 34.03% 2.94 | — | 65.97% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.03% 2.94 | 25.92% 3.86 | 40.05% 2.5 |
| +0.5 | 59.95% 1.67 | — | 40.05% 2.5 |
| +1.0 | 59.95% 1.67 | 21.28% 4.7 | 18.76% 5.33 |
| +1.5 | 81.24% 1.23 | — | 18.76% 5.33 |
| +2.0 | 81.24% 1.23 | 11.82% 8.46 | 6.95% 14.39 |
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。
