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
38.41%
公平賠率
2.6
平局
26.07%
公平賠率
3.84
客隊 勝利
35.51%
公平賠率
2.82
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 | 2.6 | — | |
| 平局 | 3.84 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.82 | — |
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 | 8.51% | 11.75 |
| 3 | 1-2 | 8.28% | 12.08 |
| 4 | 1-0 | 7.88% | 12.7 |
| 5 | 0-1 | 7.67% | 13.05 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 2-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 0-2 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.23% | 23.66 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.67%
13.05
|
5.56%
17.99
|
2.69%
37.23
|
0.97%
102.7
|
0.28%
354.11
|
| 1 |
7.88%
12.7
|
11.42%
8.76
|
8.28%
12.08
|
4.0%
24.99
|
1.45%
68.93
|
0.42%
237.7
|
| 2 |
5.87%
17.04
|
8.51%
11.75
|
6.17%
16.21
|
2.98%
33.54
|
1.08%
92.52
|
0.31%
318.98
|
| 3 |
2.91%
34.31
|
4.23%
23.66
|
3.06%
32.64
|
1.48%
67.53
|
0.54%
186.29
|
0.16%
642.26
|
| 4 |
1.09%
92.11
|
1.57%
63.52
|
1.14%
87.62
|
0.55%
181.29
|
0.2%
500.0
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.32%
309.12
|
0.47%
213.17
|
0.34%
294.03
|
0.16%
608.27
|
0.06%
1677.85
|
0.02%
5780.35
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.81%
·
公平：
123.58
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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
38.41%
平局
26.07%
客隊 勝利
35.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.29%
否
40.71%
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 | 7.12% 14.05 | 11.42% 8.76 | 81.47% 1.23 |
| -1.5 | 18.53% 5.4 | — | 81.47% 1.23 |
| -1.0 | 18.53% 5.4 | 20.07% 4.98 | 61.4% 1.63 |
| -0.5 | 38.6% 2.59 | — | 61.4% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.6% 2.59 | 24.58% 4.07 | 36.82% 2.72 |
| +0.5 | 63.18% 1.58 | — | 36.82% 2.72 |
| +1.0 | 63.18% 1.58 | 19.53% 5.12 | 17.3% 5.78 |
| +1.5 | 82.7% 1.21 | — | 17.3% 5.78 |
| +2.0 | 82.7% 1.21 | 10.81% 9.25 | 6.49% 15.42 |
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。
