足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
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
50.73%
公平賠率
1.97
平局
22.35%
公平賠率
4.47
客隊 勝利
26.91%
公平賠率
3.72
最可能的比分
2 - 1
概率 8.97%
公平賠率 11.15
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 | 1.97 | — | |
| 平局 | 4.47 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.72 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.97% | 11.15 |
| 2 | 1-1 | 8.5% | 11.76 |
| 3 | 2-2 | 6.82% | 14.67 |
| 4 | 1-2 | 6.46% | 15.47 |
| 5 | 3-1 | 6.31% | 15.85 |
| 6 | 2-0 | 5.9% | 16.94 |
| 7 | 1-0 | 5.59% | 17.87 |
| 8 | 3-2 | 4.8% | 20.85 |
| 9 | 3-0 | 4.15% | 24.09 |
| 10 | 0-1 | 4.03% | 24.81 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.65%
37.71
|
4.03%
24.81
|
3.06%
32.65
|
1.55%
64.43
|
0.59%
169.55
|
0.18%
557.72
|
| 1 |
5.59%
17.87
|
8.5%
11.76
|
6.46%
15.47
|
3.27%
30.54
|
1.24%
80.36
|
0.38%
264.34
|
| 2 |
5.9%
16.94
|
8.97%
11.15
|
6.82%
14.67
|
3.45%
28.94
|
1.31%
76.17
|
0.4%
250.56
|
| 3 |
4.15%
24.09
|
6.31%
15.85
|
4.8%
20.85
|
2.43%
41.15
|
0.92%
108.3
|
0.28%
356.25
|
| 4 |
2.19%
45.66
|
3.33%
30.04
|
2.53%
39.53
|
1.28%
78.02
|
0.49%
205.3
|
0.15%
675.22
|
| 5 |
0.92%
108.2
|
1.4%
71.19
|
1.07%
93.67
|
0.54%
184.88
|
0.21%
486.62
|
0.06%
1600.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.55%
·
公平：
39.22
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.87% | 12.12% |
| 1.5 | 62.29% | 37.71% |
| 2.5 | 35.31% | 64.69% |
| 3.5 | 16.32% | 83.67% |
| 4.5 | 6.31% | 93.69% |
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 | 2.65% | 37.71 |
| 1 | 9.63% | 10.39 |
| 2 | 17.47% | 5.72 |
| 3 | 21.14% | 4.73 |
| 4 | 19.18% | 5.21 |
| 5+ | 29.93% | 3.34 |
|
大球 2.5 70.25%
小球 2.5 29.75%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
50.73%
平局
22.35%
客隊 勝利
26.91%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.25%
小球 2.5
29.75%
雙方進球
是
68.66%
否
31.34%
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 | 15.04% 6.65 | 15.36% 6.51 | 69.59% 1.44 |
| -1.5 | 30.4% 3.29 | — | 69.59% 1.44 |
| -1.0 | 30.4% 3.29 | 20.87% 4.79 | 48.72% 2.05 |
| -0.5 | 51.28% 1.95 | — | 48.72% 2.05 |
| 0 (PK) | 51.28% 1.95 | 20.96% 4.77 | 27.76% 3.6 |
| +0.5 | 72.24% 1.38 | — | 27.76% 3.6 |
| +1.0 | 72.24% 1.38 | 15.04% 6.65 | 12.72% 7.86 |
| +1.5 | 87.28% 1.15 | — | 12.72% 7.86 |
| +2.0 | 87.28% 1.15 | 7.97% 12.54 | 4.75% 21.05 |
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。
