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
54.95%
公平賠率
1.82
平局
21.31%
公平賠率
4.69
客隊 勝利
23.73%
公平賠率
4.21
最可能的比分
2 - 1
概率 9.0%
公平賠率 11.12
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 | 1.82 | — | |
| 平局 | 4.69 | — | |
| 客隊 勝利 | 4.21 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.0% | 11.12 |
| 2 | 1-1 | 7.93% | 12.62 |
| 3 | 3-1 | 6.81% | 14.69 |
| 4 | 2-2 | 6.61% | 15.12 |
| 5 | 2-0 | 6.12% | 16.34 |
| 6 | 1-2 | 5.83% | 17.16 |
| 7 | 1-0 | 5.39% | 18.54 |
| 8 | 3-2 | 5.0% | 19.99 |
| 9 | 3-0 | 4.63% | 21.59 |
| 10 | 4-1 | 3.86% | 25.88 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.38%
42.1
|
3.49%
28.64
|
2.57%
38.96
|
1.26%
79.52
|
0.46%
216.36
|
0.14%
735.84
|
| 1 |
5.39%
18.54
|
7.93%
12.62
|
5.83%
17.16
|
2.85%
35.03
|
1.05%
95.32
|
0.31%
324.25
|
| 2 |
6.12%
16.34
|
9.0%
11.12
|
6.61%
15.12
|
3.24%
30.86
|
1.19%
83.98
|
0.35%
285.63
|
| 3 |
4.63%
21.59
|
6.81%
14.69
|
5.0%
19.99
|
2.45%
40.79
|
0.9%
110.99
|
0.26%
377.5
|
| 4 |
2.63%
38.05
|
3.86%
25.88
|
2.84%
35.22
|
1.39%
71.87
|
0.51%
195.58
|
0.15%
665.34
|
| 5 |
1.19%
83.81
|
1.75%
57.02
|
1.29%
77.57
|
0.63%
158.3
|
0.23%
430.85
|
0.07%
1464.13
|
其他比分（任一方進6球以上）
3.23%
·
公平：
30.96
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.67% | 10.33% |
| 1.5 | 66.21% | 33.78% |
| 2.5 | 39.6% | 60.4% |
| 3.5 | 19.46% | 80.54% |
| 4.5 | 8.03% | 91.97% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.38% | 42.10 |
| 1 | 8.88% | 11.26 |
| 2 | 16.61% | 6.02 |
| 3 | 20.71% | 4.83 |
| 4 | 19.37% | 5.16 |
| 5+ | 32.05% | 3.12 |
|
大球 2.5 72.12%
小球 2.5 27.87%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
54.95%
平局
21.31%
客隊 勝利
23.73%
大 / 小 2.5
大球 2.5
72.12%
小球 2.5
27.87%
雙方進球
是
69.05%
否
30.95%
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 | 18.06% 5.54 | 16.5% 6.06 | 65.44% 1.53 |
| -1.5 | 34.56% 2.89 | — | 65.44% 1.53 |
| -1.0 | 34.56% 2.89 | 21.04% 4.75 | 44.4% 2.25 |
| -0.5 | 55.6% 1.8 | — | 44.4% 2.25 |
| 0 (PK) | 55.6% 1.8 | 19.95% 5.01 | 24.44% 4.09 |
| +0.5 | 75.55% 1.32 | — | 24.44% 4.09 |
| +1.0 | 75.55% 1.32 | 13.63% 7.34 | 10.82% 9.24 |
| +1.5 | 89.18% 1.12 | — | 10.82% 9.24 |
| +2.0 | 89.18% 1.12 | 6.92% 14.46 | 3.9% 25.64 |
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。
