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
41.0%
公平賠率
2.44
平局
24.92%
公平賠率
4.01
客隊 勝利
34.08%
公平賠率
2.93
最可能的比分
1 - 1
概率 10.49%
公平賠率 9.53
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 | 2.44 | — | |
| 平局 | 4.01 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.93 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.49% | 9.53 |
| 2 | 2-1 | 8.71% | 11.48 |
| 3 | 1-2 | 7.97% | 12.54 |
| 4 | 1-0 | 6.9% | 14.49 |
| 5 | 2-2 | 6.62% | 15.11 |
| 6 | 0-1 | 6.32% | 15.82 |
| 7 | 2-0 | 5.73% | 17.45 |
| 8 | 3-1 | 4.82% | 20.75 |
| 9 | 0-2 | 4.8% | 20.82 |
| 10 | 0-0 | 4.16% | 24.05 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.16%
24.05
|
6.32%
15.82
|
4.8%
20.82
|
2.43%
41.08
|
0.92%
108.12
|
0.28%
355.62
|
| 1 |
6.9%
14.49
|
10.49%
9.53
|
7.97%
12.54
|
4.04%
24.75
|
1.54%
65.13
|
0.47%
214.22
|
| 2 |
5.73%
17.45
|
8.71%
11.48
|
6.62%
15.11
|
3.35%
29.82
|
1.27%
78.47
|
0.39%
258.13
|
| 3 |
3.17%
31.54
|
4.82%
20.75
|
3.66%
27.3
|
1.86%
53.89
|
0.71%
141.82
|
0.21%
466.42
|
| 4 |
1.32%
76.01
|
2.0%
50.0
|
1.52%
65.79
|
0.77%
129.85
|
0.29%
341.76
|
0.09%
1123.6
|
| 5 |
0.44%
228.94
|
0.66%
150.6
|
0.5%
198.18
|
0.26%
391.08
|
0.1%
1028.81
|
0.03%
3389.83
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.19%
·
公平：
84.2
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
客隊
| 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% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.16% | 24.05 |
| 1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 21.03% | 4.76 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 17.72% | 5.64 |
| 5+ | 21.58% | 4.63 |
|
大球 2.5 61.59%
小球 2.5 38.41%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.00%
平局
24.92%
客隊 勝利
34.08%
大 / 小 2.5
大球 2.5
61.59%
小球 2.5
38.41%
雙方進球
是
63.27%
否
36.73%
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 | 8.77% 11.41 | 12.35% 8.1 | 78.88% 1.27 |
| -1.5 | 21.12% 4.73 | — | 78.88% 1.27 |
| -1.0 | 21.12% 4.73 | 20.15% 4.96 | 58.73% 1.7 |
| -0.5 | 41.27% 2.42 | — | 58.73% 1.7 |
| 0 (PK) | 41.27% 2.42 | 23.45% 4.26 | 35.28% 2.83 |
| +0.5 | 64.72% 1.55 | — | 35.28% 2.83 |
| +1.0 | 64.72% 1.55 | 18.45% 5.42 | 16.83% 5.94 |
| +1.5 | 83.17% 1.2 | — | 16.83% 5.94 |
| +2.0 | 83.17% 1.2 | 10.36% 9.65 | 6.47% 15.46 |
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。
