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
32.58%
公平賠率
3.07
平局
25.97%
公平賠率
3.85
客隊 勝利
41.45%
公平賠率
2.41
最可能的比分
1 - 1
概率 11.38%
公平賠率 8.79
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 | 3.07 | — | |
| 平局 | 3.85 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.41 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 1-2 | 8.88% | 11.26 |
| 3 | 0-1 | 8.25% | 12.13 |
| 4 | 2-1 | 7.85% | 12.73 |
| 5 | 1-0 | 7.3% | 13.71 |
| 6 | 0-2 | 6.43% | 15.55 |
| 7 | 2-2 | 6.13% | 16.33 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 2-0 | 5.03% | 19.87 |
| 10 | 1-3 | 4.62% | 21.66 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
8.25%
12.13
|
6.43%
15.55
|
3.35%
29.9
|
1.3%
76.65
|
0.41%
245.7
|
| 1 |
7.3%
13.71
|
11.38%
8.79
|
8.88%
11.26
|
4.62%
21.66
|
1.8%
55.55
|
0.56%
178.03
|
| 2 |
5.03%
19.87
|
7.85%
12.73
|
6.13%
16.33
|
3.19%
31.4
|
1.24%
80.5
|
0.39%
258.0
|
| 3 |
2.32%
43.19
|
3.61%
27.68
|
2.82%
35.49
|
1.47%
68.25
|
0.57%
175.01
|
0.18%
560.85
|
| 4 |
0.8%
125.17
|
1.25%
80.24
|
0.97%
102.87
|
0.51%
197.82
|
0.2%
507.36
|
0.06%
1626.02
|
| 5 |
0.22%
453.51
|
0.34%
290.7
|
0.27%
372.72
|
0.14%
716.85
|
0.05%
1838.24
|
0.02%
5882.35
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.83%
·
公平：
120.03
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大球 2.5 56.32%
小球 2.5 43.68%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
32.58%
平局
25.97%
客隊 勝利
41.45%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.32%
小球 2.5
43.68%
雙方進球
是
59.12%
否
40.88%
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 | 5.47% 18.27 | 9.77% 10.23 | 84.76% 1.18 |
| -1.5 | 15.24% 6.56 | — | 84.76% 1.18 |
| -1.0 | 15.24% 6.56 | 18.53% 5.4 | 66.23% 1.51 |
| -0.5 | 33.77% 2.96 | — | 66.23% 1.51 |
| 0 (PK) | 33.77% 2.96 | 24.47% 4.09 | 41.75% 2.4 |
| +0.5 | 58.25% 1.72 | — | 41.75% 2.4 |
| +1.0 | 58.25% 1.72 | 20.95% 4.77 | 20.81% 4.81 |
| +1.5 | 79.19% 1.26 | — | 20.81% 4.81 |
| +2.0 | 79.19% 1.26 | 12.49% 8.01 | 8.32% 12.02 |
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。
