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
25.4%
公平賠率
3.94
平局
26.99%
公平賠率
3.7
客隊 勝利
47.61%
公平賠率
2.1
最可能的比分
1 - 1
概率 12.12%
公平賠率 8.25
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 | 3.94 | — | |
| 平局 | 3.7 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.12% | 8.25 |
| 2 | 0-1 | 11.32% | 8.83 |
| 3 | 1-2 | 9.33% | 10.72 |
| 4 | 0-2 | 8.72% | 11.47 |
| 5 | 1-0 | 7.87% | 12.71 |
| 6 | 0-0 | 7.35% | 13.6 |
| 7 | 2-1 | 6.48% | 15.43 |
| 8 | 2-2 | 4.99% | 20.03 |
| 9 | 1-3 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 0-3 | 4.48% | 22.34 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.35%
13.6
|
11.32%
8.83
|
8.72%
11.47
|
4.48%
22.34
|
1.72%
58.03
|
0.53%
188.39
|
| 1 |
7.87%
12.71
|
12.12%
8.25
|
9.33%
10.72
|
4.79%
20.88
|
1.84%
54.23
|
0.57%
176.09
|
| 2 |
4.21%
23.76
|
6.48%
15.43
|
4.99%
20.03
|
2.56%
39.03
|
0.99%
101.37
|
0.3%
329.16
|
| 3 |
1.5%
66.6
|
2.31%
43.25
|
1.78%
56.17
|
0.91%
109.42
|
0.35%
284.17
|
0.11%
922.51
|
| 4 |
0.4%
249.0
|
0.62%
161.68
|
0.48%
210.0
|
0.24%
409.0
|
0.09%
1062.7
|
0.03%
3448.28
|
| 5 |
0.09%
1164.14
|
0.13%
755.29
|
0.1%
981.35
|
0.05%
1912.05
|
0.02%
4975.12
|
0.01%
16129.03
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.59%
·
公平：
169.89
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.35% | 13.60 |
| 1 | 19.19% | 5.21 |
| 2 | 25.05% | 3.99 |
| 3 | 21.79% | 4.59 |
| 4 | 14.22% | 7.03 |
| 5+ | 12.40% | 8.06 |
|
大球 2.5 48.41%
小球 2.5 51.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
25.40%
平局
26.99%
客隊 勝利
47.61%
大 / 小 2.5
大球 2.5
48.41%
小球 2.5
51.59%
雙方進球
是
51.61%
否
48.39%
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 | 2.92% 34.24 | 7.05% 14.18 | 90.03% 1.11 |
| -1.5 | 9.97% 10.03 | — | 90.03% 1.11 |
| -1.0 | 9.97% 10.03 | 16.4% 6.1 | 73.63% 1.36 |
| -0.5 | 26.37% 3.79 | — | 73.63% 1.36 |
| 0 (PK) | 26.37% 3.79 | 25.48% 3.93 | 48.15% 2.08 |
| +0.5 | 51.85% 1.93 | — | 48.15% 2.08 |
| +1.0 | 51.85% 1.93 | 23.6% 4.24 | 24.55% 4.07 |
| +1.5 | 75.45% 1.33 | — | 24.55% 4.07 |
| +2.0 | 75.45% 1.33 | 14.61% 6.84 | 9.94% 10.06 |
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。
