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
42.49%
公平賠率
2.35
平局
25.44%
公平賠率
3.93
客隊 勝利
32.07%
公平賠率
3.12
最可能的比分
1 - 1
概率 10.99%
公平賠率 9.1
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 | 2.35 | — | |
| 平局 | 3.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.99% | 9.1 |
| 2 | 2-1 | 8.96% | 11.16 |
| 3 | 1-0 | 7.8% | 12.83 |
| 4 | 1-2 | 7.75% | 12.9 |
| 5 | 0-1 | 6.74% | 14.83 |
| 6 | 2-0 | 6.35% | 15.74 |
| 7 | 2-2 | 6.32% | 15.83 |
| 8 | 3-1 | 4.87% | 20.54 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 0-2 | 4.75% | 21.03 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.74%
14.83
|
4.75%
21.03
|
2.23%
44.74
|
0.79%
126.94
|
0.22%
450.05
|
| 1 |
7.8%
12.83
|
10.99%
9.1
|
7.75%
12.9
|
3.64%
27.45
|
1.28%
77.88
|
0.36%
276.17
|
| 2 |
6.35%
15.74
|
8.96%
11.16
|
6.32%
15.83
|
2.97%
33.68
|
1.05%
95.56
|
0.3%
338.87
|
| 3 |
3.45%
28.96
|
4.87%
20.54
|
3.43%
29.14
|
1.61%
61.99
|
0.57%
175.87
|
0.16%
623.44
|
| 4 |
1.41%
71.07
|
1.98%
50.41
|
1.4%
71.5
|
0.66%
152.14
|
0.23%
431.59
|
0.07%
1531.39
|
| 5 |
0.46%
218.01
|
0.65%
154.63
|
0.46%
219.35
|
0.21%
466.64
|
0.08%
1324.5
|
0.02%
4694.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.99%
·
公平：
101.21
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.49%
平局
25.44%
客隊 勝利
32.07%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
60.78%
否
39.22%
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 | 9.03% 11.07 | 12.86% 7.78 | 78.11% 1.28 |
| -1.5 | 21.89% 4.57 | — | 78.11% 1.28 |
| -1.0 | 21.89% 4.57 | 20.93% 4.78 | 57.18% 1.75 |
| -0.5 | 42.82% 2.34 | — | 57.18% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.82% 2.34 | 23.96% 4.17 | 33.22% 3.01 |
| +0.5 | 66.78% 1.5 | — | 33.22% 3.01 |
| +1.0 | 66.78% 1.5 | 18.1% 5.52 | 15.12% 6.62 |
| +1.5 | 84.88% 1.18 | — | 15.12% 6.62 |
| +2.0 | 84.88% 1.18 | 9.62% 10.39 | 5.49% 18.2 |
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。
