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
39.51%
公平賠率
2.53
平局
26.0%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
34.49%
公平賠率
2.9
最可能的比分
1 - 1
概率 11.38%
公平賠率 8.79
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 | 2.53 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.9 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 2-1 | 8.65% | 11.57 |
| 3 | 1-2 | 8.13% | 12.29 |
| 4 | 1-0 | 7.96% | 12.57 |
| 5 | 0-1 | 7.48% | 13.36 |
| 6 | 2-2 | 6.18% | 16.18 |
| 7 | 2-0 | 6.05% | 16.54 |
| 8 | 0-2 | 5.35% | 18.69 |
| 9 | 0-0 | 5.23% | 19.11 |
| 10 | 3-1 | 4.38% | 22.83 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.23%
19.11
|
7.48%
13.36
|
5.35%
18.69
|
2.55%
39.2
|
0.91%
109.66
|
0.26%
383.44
|
| 1 |
7.96%
12.57
|
11.38%
8.79
|
8.13%
12.29
|
3.88%
25.79
|
1.39%
72.14
|
0.4%
252.27
|
| 2 |
6.05%
16.54
|
8.65%
11.57
|
6.18%
16.18
|
2.95%
33.94
|
1.05%
94.92
|
0.3%
331.9
|
| 3 |
3.06%
32.64
|
4.38%
22.83
|
3.13%
31.93
|
1.49%
66.98
|
0.53%
187.34
|
0.15%
654.88
|
| 4 |
1.16%
85.9
|
1.66%
60.07
|
1.19%
84.02
|
0.57%
176.24
|
0.2%
493.1
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.35%
282.57
|
0.51%
197.59
|
0.36%
276.4
|
0.17%
579.71
|
0.06%
1620.75
|
0.02%
5681.82
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.83%
·
公平：
120.88
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 5.23% | 19.11 |
| 1 | 15.44% | 6.48 |
| 2 | 22.77% | 4.39 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.52% | 6.05 |
| 5+ | 17.64% | 5.67 |
|
大球 2.5 56.55%
小球 2.5 43.45%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.51%
平局
26.00%
客隊 勝利
34.49%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.55%
小球 2.5
43.45%
雙方進球
是
59.43%
否
40.57%
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 | 7.57% 13.22 | 11.81% 8.47 | 80.63% 1.24 |
| -1.5 | 19.37% 5.16 | — | 80.63% 1.24 |
| -1.0 | 19.37% 5.16 | 20.37% 4.91 | 60.26% 1.66 |
| -0.5 | 39.74% 2.52 | — | 60.26% 1.66 |
| 0 (PK) | 39.74% 2.52 | 24.51% 4.08 | 35.75% 2.8 |
| +0.5 | 64.25% 1.56 | — | 35.75% 2.8 |
| +1.0 | 64.25% 1.56 | 19.16% 5.22 | 16.59% 6.03 |
| +1.5 | 83.41% 1.2 | — | 16.59% 6.03 |
| +2.0 | 83.41% 1.2 | 10.45% 9.57 | 6.14% 16.28 |
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。
