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
42.52%
公平賠率
2.35
平局
25.35%
公平賠率
3.94
客隊 勝利
32.13%
公平賠率
3.11
最可能的比分
1 - 1
概率 10.92%
公平賠率 9.16
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 | 3.94 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.11 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.92% | 9.16 |
| 2 | 2-1 | 8.95% | 11.17 |
| 3 | 1-2 | 7.75% | 12.9 |
| 4 | 1-0 | 7.69% | 13.0 |
| 5 | 0-1 | 6.66% | 15.02 |
| 6 | 2-2 | 6.36% | 15.73 |
| 7 | 2-0 | 6.31% | 15.86 |
| 8 | 3-1 | 4.89% | 20.43 |
| 9 | 0-2 | 4.73% | 21.15 |
| 10 | 0-0 | 4.69% | 21.33 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.69%
21.33
|
6.66%
15.02
|
4.73%
21.15
|
2.24%
44.69
|
0.79%
125.9
|
0.23%
443.26
|
| 1 |
7.69%
13.0
|
10.92%
9.16
|
7.75%
12.9
|
3.67%
27.25
|
1.3%
76.76
|
0.37%
270.27
|
| 2 |
6.31%
15.86
|
8.95%
11.17
|
6.36%
15.73
|
3.01%
33.23
|
1.07%
93.62
|
0.3%
329.6
|
| 3 |
3.45%
29.01
|
4.89%
20.43
|
3.48%
28.77
|
1.65%
60.79
|
0.58%
171.23
|
0.17%
603.14
|
| 4 |
1.41%
70.76
|
2.01%
49.83
|
1.42%
70.18
|
0.67%
148.28
|
0.24%
417.71
|
0.07%
1470.59
|
| 5 |
0.46%
215.7
|
0.66%
151.93
|
0.47%
213.95
|
0.22%
452.08
|
0.08%
1273.89
|
0.02%
4484.3
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.02%
·
公平：
98.26
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.69% | 21.33 |
| 1 | 14.35% | 6.97 |
| 2 | 21.95% | 4.56 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 17.13% | 5.84 |
| 5+ | 19.49% | 5.13 |
|
大球 2.5 59.01%
小球 2.5 40.99%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.52%
平局
25.35%
客隊 勝利
32.13%
大 / 小 2.5
大球 2.5
59.01%
小球 2.5
40.99%
雙方進球
是
61.12%
否
38.88%
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 | 9.1% 10.99 | 12.87% 7.77 | 78.03% 1.28 |
| -1.5 | 21.97% 4.55 | — | 78.03% 1.28 |
| -1.0 | 21.97% 4.55 | 20.88% 4.79 | 57.15% 1.75 |
| -0.5 | 42.85% 2.33 | — | 57.15% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.85% 2.33 | 23.87% 4.19 | 33.28% 3.01 |
| +0.5 | 66.72% 1.5 | — | 33.28% 3.01 |
| +1.0 | 66.72% 1.5 | 18.08% 5.53 | 15.2% 6.58 |
| +1.5 | 84.8% 1.18 | — | 15.2% 6.58 |
| +2.0 | 84.8% 1.18 | 9.65% 10.36 | 5.55% 18.01 |
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。
