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
30.2%
公平賠率
3.31
平局
27.58%
公平賠率
3.63
客隊 勝利
42.22%
公平賠率
2.37
最可能的比分
1 - 1
概率 12.39%
公平賠率 8.07
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 | 3.31 | — | |
| 平局 | 3.63 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.37 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.39% | 8.07 |
| 2 | 0-1 | 10.41% | 9.61 |
| 3 | 1-2 | 8.86% | 11.29 |
| 4 | 1-0 | 8.66% | 11.54 |
| 5 | 0-2 | 7.44% | 13.43 |
| 6 | 2-1 | 7.37% | 13.57 |
| 7 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 8 | 2-2 | 5.27% | 18.97 |
| 9 | 2-0 | 5.15% | 19.4 |
| 10 | 1-3 | 4.22% | 23.68 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
10.41%
9.61
|
7.44%
13.43
|
3.55%
28.18
|
1.27%
78.83
|
0.36%
275.63
|
| 1 |
8.66%
11.54
|
12.39%
8.07
|
8.86%
11.29
|
4.22%
23.68
|
1.51%
66.25
|
0.43%
231.64
|
| 2 |
5.15%
19.4
|
7.37%
13.57
|
5.27%
18.97
|
2.51%
39.8
|
0.9%
111.35
|
0.26%
389.26
|
| 3 |
2.04%
48.91
|
2.92%
34.2
|
2.09%
47.83
|
1.0%
100.35
|
0.36%
280.66
|
0.1%
981.35
|
| 4 |
0.61%
164.39
|
0.87%
114.96
|
0.62%
160.77
|
0.3%
337.27
|
0.11%
943.4
|
0.03%
3300.33
|
| 5 |
0.14%
690.61
|
0.21%
483.09
|
0.15%
675.68
|
0.07%
1416.43
|
0.03%
3968.25
|
0.01%
13888.89
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.5%
·
公平：
200.8
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大球 2.5 48.66%
小球 2.5 51.34%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.20%
平局
27.58%
客隊 勝利
42.22%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.66%
小球 2.5
51.34%
雙方進球
是
52.93%
否
47.07%
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 | 4.16% 24.04 | 8.78% 11.39 | 87.06% 1.15 |
| -1.5 | 12.94% 7.73 | — | 87.06% 1.15 |
| -1.0 | 12.94% 7.73 | 18.45% 5.42 | 68.62% 1.46 |
| -0.5 | 31.38% 3.19 | — | 68.62% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.38% 3.19 | 26.05% 3.84 | 42.57% 2.35 |
| +0.5 | 57.43% 1.74 | — | 42.57% 2.35 |
| +1.0 | 57.43% 1.74 | 22.17% 4.51 | 20.4% 4.9 |
| +1.5 | 79.6% 1.26 | — | 20.4% 4.9 |
| +2.0 | 79.6% 1.26 | 12.67% 7.89 | 7.72% 12.95 |
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。
