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
44.11%
公平賠率
2.27
平局
24.25%
公平賠率
4.12
客隊 勝利
31.64%
公平賠率
3.16
最可能的比分
1 - 1
概率 9.97%
公平賠率 10.03
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 | 2.27 | — | |
| 平局 | 4.12 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.16 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.97% | 10.03 |
| 2 | 2-1 | 8.92% | 11.21 |
| 3 | 1-2 | 7.53% | 13.29 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.84 |
| 5 | 1-0 | 6.6% | 15.15 |
| 6 | 2-0 | 5.91% | 16.92 |
| 7 | 0-1 | 5.57% | 17.96 |
| 8 | 3-1 | 5.32% | 18.78 |
| 9 | 0-2 | 4.2% | 23.78 |
| 10 | 3-2 | 4.02% | 24.88 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.57%
17.96
|
4.2%
23.78
|
2.12%
47.25
|
0.8%
125.16
|
0.24%
414.42
|
| 1 |
6.6%
15.15
|
9.97%
10.03
|
7.53%
13.29
|
3.79%
26.4
|
1.43%
69.93
|
0.43%
231.54
|
| 2 |
5.91%
16.92
|
8.92%
11.21
|
6.74%
14.84
|
3.39%
29.49
|
1.28%
78.12
|
0.39%
258.67
|
| 3 |
3.53%
28.36
|
5.32%
18.78
|
4.02%
24.88
|
2.02%
49.43
|
0.76%
130.94
|
0.23%
433.65
|
| 4 |
1.58%
63.38
|
2.38%
41.97
|
1.8%
55.6
|
0.91%
110.46
|
0.34%
292.57
|
0.1%
968.99
|
| 5 |
0.56%
177.05
|
0.85%
117.25
|
0.64%
155.3
|
0.32%
308.55
|
0.12%
816.99
|
0.04%
2702.7
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.47%
·
公平：
68.18
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
44.11%
平局
24.25%
客隊 勝利
31.64%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
64.9%
否
35.1%
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 | 10.5% 9.52 | 13.39% 7.47 | 76.1% 1.31 |
| -1.5 | 23.9% 4.18 | — | 76.1% 1.31 |
| -1.0 | 23.9% 4.18 | 20.58% 4.86 | 55.52% 1.8 |
| -0.5 | 44.48% 2.25 | — | 55.52% 1.8 |
| 0 (PK) | 44.48% 2.25 | 22.8% 4.39 | 32.72% 3.06 |
| +0.5 | 67.28% 1.49 | — | 32.72% 3.06 |
| +1.0 | 67.28% 1.49 | 17.36% 5.76 | 15.36% 6.51 |
| +1.5 | 84.64% 1.18 | — | 15.36% 6.51 |
| +2.0 | 84.64% 1.18 | 9.53% 10.49 | 5.82% 17.17 |
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。
