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
31.91%
公平賠率
3.13
平局
26.34%
公平賠率
3.8
客隊 勝利
41.75%
公平賠率
2.39
最可能的比分
1 - 1
概率 11.65%
公平賠率 8.58
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 | 3.13 | — | |
| 平局 | 3.8 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.39 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.65% | 8.58 |
| 2 | 1-2 | 8.91% | 11.22 |
| 3 | 0-1 | 8.76% | 11.41 |
| 4 | 2-1 | 7.75% | 12.9 |
| 5 | 1-0 | 7.62% | 13.13 |
| 6 | 0-2 | 6.7% | 14.92 |
| 7 | 2-2 | 5.93% | 16.87 |
| 8 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 9 | 2-0 | 5.07% | 19.74 |
| 10 | 1-3 | 4.55% | 21.99 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
8.76%
11.41
|
6.7%
14.92
|
3.42%
29.25
|
1.31%
76.48
|
0.4%
249.94
|
| 1 |
7.62%
13.13
|
11.65%
8.58
|
8.91%
11.22
|
4.55%
21.99
|
1.74%
57.5
|
0.53%
187.9
|
| 2 |
5.07%
19.74
|
7.75%
12.9
|
5.93%
16.87
|
3.02%
33.07
|
1.16%
86.47
|
0.35%
282.57
|
| 3 |
2.25%
44.53
|
3.44%
29.11
|
2.63%
38.05
|
1.34%
74.6
|
0.51%
195.05
|
0.16%
637.35
|
| 4 |
0.75%
133.94
|
1.14%
87.54
|
0.87%
114.43
|
0.45%
224.37
|
0.17%
586.51
|
0.05%
1915.71
|
| 5 |
0.2%
503.52
|
0.3%
329.06
|
0.23%
430.11
|
0.12%
843.17
|
0.05%
2207.51
|
0.01%
7194.24
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.74%
·
公平：
135.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.91%
平局
26.34%
客隊 勝利
41.75%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
57.63%
否
42.37%
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 | 5.1% 19.59 | 9.5% 10.52 | 85.39% 1.17 |
| -1.5 | 14.61% 6.85 | — | 85.39% 1.17 |
| -1.0 | 14.61% 6.85 | 18.49% 5.41 | 66.9% 1.49 |
| -0.5 | 33.1% 3.02 | — | 66.9% 1.49 |
| 0 (PK) | 33.1% 3.02 | 24.83% 4.03 | 42.07% 2.38 |
| +0.5 | 57.93% 1.73 | — | 42.07% 2.38 |
| +1.0 | 57.93% 1.73 | 21.27% 4.7 | 20.8% 4.81 |
| +1.5 | 79.2% 1.26 | — | 20.8% 4.81 |
| +2.0 | 79.2% 1.26 | 12.58% 7.95 | 8.22% 12.16 |
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。
