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
31.08%
公平賠率
3.22
平局
26.27%
公平賠率
3.81
客隊 勝利
42.65%
公平賠率
2.34
最可能的比分
1 - 1
概率 11.63%
公平賠率 8.6
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 | 3.22 | — | |
| 平局 | 3.81 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.34 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.63% | 8.6 |
| 2 | 1-2 | 9.01% | 11.1 |
| 3 | 0-1 | 8.88% | 11.27 |
| 4 | 2-1 | 7.62% | 13.13 |
| 5 | 1-0 | 7.5% | 13.33 |
| 6 | 0-2 | 6.88% | 14.54 |
| 7 | 2-2 | 5.9% | 16.94 |
| 8 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 9 | 2-0 | 4.91% | 20.35 |
| 10 | 1-3 | 4.66% | 21.48 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
8.88%
11.27
|
6.88%
14.54
|
3.55%
28.13
|
1.38%
72.61
|
0.43%
234.19
|
| 1 |
7.5%
13.33
|
11.63%
8.6
|
9.01%
11.1
|
4.66%
21.48
|
1.8%
55.42
|
0.56%
178.79
|
| 2 |
4.91%
20.35
|
7.62%
13.13
|
5.9%
16.94
|
3.05%
32.79
|
1.18%
84.62
|
0.37%
272.93
|
| 3 |
2.15%
46.6
|
3.33%
30.07
|
2.58%
38.8
|
1.33%
75.09
|
0.52%
193.76
|
0.16%
625.0
|
| 4 |
0.7%
142.31
|
1.09%
91.81
|
0.84%
118.46
|
0.44%
229.25
|
0.17%
591.72
|
0.05%
1908.4
|
| 5 |
0.18%
543.18
|
0.29%
350.39
|
0.22%
452.08
|
0.11%
874.89
|
0.04%
2257.34
|
0.01%
7299.27
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.75%
·
公平：
133.24
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
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
31.08%
平局
26.27%
客隊 勝利
42.65%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
57.52%
否
42.48%
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 | 4.85% 20.64 | 9.21% 10.86 | 85.95% 1.16 |
| -1.5 | 14.05% 7.12 | — | 85.95% 1.16 |
| -1.0 | 14.05% 7.12 | 18.18% 5.5 | 67.77% 1.48 |
| -0.5 | 32.23% 3.1 | — | 67.77% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.23% 3.1 | 24.77% 4.04 | 42.99% 2.33 |
| +0.5 | 57.01% 1.75 | — | 42.99% 2.33 |
| +1.0 | 57.01% 1.75 | 21.51% 4.65 | 21.48% 4.66 |
| +1.5 | 78.52% 1.27 | — | 21.48% 4.66 |
| +2.0 | 78.52% 1.27 | 12.89% 7.76 | 8.59% 11.64 |
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。
