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
38.84%
公平賠率
2.57
平局
26.07%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
35.09%
公平賠率
2.85
最可能的比分
1 - 1
概率 11.42%
公平賠率 8.76
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 | 2.57 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.85 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.76 |
| 2 | 2-1 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 1-2 | 8.22% | 12.16 |
| 4 | 1-0 | 7.93% | 12.61 |
| 5 | 0-1 | 7.61% | 13.14 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.22 |
| 7 | 2-0 | 5.95% | 16.81 |
| 8 | 0-2 | 5.48% | 18.24 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.35 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.61%
13.14
|
5.48%
18.24
|
2.63%
38.01
|
0.95%
105.59
|
0.27%
366.57
|
| 1 |
7.93%
12.61
|
11.42%
8.76
|
8.22%
12.16
|
3.95%
25.34
|
1.42%
70.39
|
0.41%
244.38
|
| 2 |
5.95%
16.81
|
8.56%
11.68
|
6.17%
16.22
|
2.96%
33.79
|
1.07%
93.85
|
0.31%
325.84
|
| 3 |
2.97%
33.63
|
4.28%
23.35
|
3.08%
32.43
|
1.48%
67.57
|
0.53%
187.69
|
0.15%
651.89
|
| 4 |
1.12%
89.68
|
1.61%
62.27
|
1.16%
86.49
|
0.56%
180.18
|
0.2%
500.5
|
0.06%
1739.13
|
| 5 |
0.33%
298.95
|
0.48%
207.6
|
0.35%
288.27
|
0.17%
600.6
|
0.06%
1669.45
|
0.02%
5780.35
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.81%
·
公平：
123.38
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
38.84%
平局
26.07%
客隊 勝利
35.09%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.28%
否
40.72%
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 | 7.28% 13.73 | 11.57% 8.64 | 81.15% 1.23 |
| -1.5 | 18.85% 5.31 | — | 81.15% 1.23 |
| -1.0 | 18.85% 5.31 | 20.2% 4.95 | 60.95% 1.64 |
| -0.5 | 39.05% 2.56 | — | 60.95% 1.64 |
| 0 (PK) | 39.05% 2.56 | 24.57% 4.07 | 36.38% 2.75 |
| +0.5 | 63.62% 1.57 | — | 36.38% 2.75 |
| +1.0 | 63.62% 1.57 | 19.39% 5.16 | 16.99% 5.88 |
| +1.5 | 83.0% 1.2 | — | 16.99% 5.88 |
| +2.0 | 83.0% 1.2 | 10.66% 9.38 | 6.33% 15.79 |
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。
