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
33.41%
公平賠率
2.99
平局
25.67%
公平賠率
3.9
客隊 勝利
40.93%
公平賠率
2.44
最可能的比分
1 - 1
概率 11.14%
公平賠率 8.98
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 | 2.99 | — | |
| 平局 | 3.9 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.44 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.14% | 8.98 |
| 2 | 1-2 | 8.8% | 11.37 |
| 3 | 2-1 | 7.96% | 12.56 |
| 4 | 0-1 | 7.79% | 12.84 |
| 5 | 1-0 | 7.05% | 14.19 |
| 6 | 2-2 | 6.29% | 15.9 |
| 7 | 0-2 | 6.15% | 16.25 |
| 8 | 2-0 | 5.04% | 19.84 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 1-3 | 4.63% | 21.58 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
7.79%
12.84
|
6.15%
16.25
|
3.24%
30.86
|
1.28%
78.13
|
0.4%
247.22
|
| 1 |
7.05%
14.19
|
11.14%
8.98
|
8.8%
11.37
|
4.63%
21.58
|
1.83%
54.64
|
0.58%
172.89
|
| 2 |
5.04%
19.84
|
7.96%
12.56
|
6.29%
15.9
|
3.31%
30.18
|
1.31%
76.41
|
0.41%
241.84
|
| 3 |
2.4%
41.63
|
3.8%
26.35
|
3.0%
33.35
|
1.58%
63.32
|
0.62%
160.31
|
0.2%
507.36
|
| 4 |
0.86%
116.44
|
1.36%
73.69
|
1.07%
93.28
|
0.56%
177.12
|
0.22%
448.43
|
0.07%
1418.44
|
| 5 |
0.25%
407.17
|
0.39%
257.67
|
0.31%
326.16
|
0.16%
619.2
|
0.06%
1567.4
|
0.02%
4950.5
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.92%
·
公平：
108.48
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.41%
平局
25.67%
客隊 勝利
40.93%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
60.4%
否
39.6%
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 | 5.89% 16.98 | 10.09% 9.92 | 84.02% 1.19 |
| -1.5 | 15.98% 6.26 | — | 84.02% 1.19 |
| -1.0 | 15.98% 6.26 | 18.64% 5.36 | 65.38% 1.53 |
| -0.5 | 34.62% 2.89 | — | 65.38% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.62% 2.89 | 24.18% 4.14 | 41.2% 2.43 |
| +0.5 | 58.8% 1.7 | — | 41.2% 2.43 |
| +1.0 | 58.8% 1.7 | 20.6% 4.85 | 20.6% 4.85 |
| +1.5 | 79.4% 1.26 | — | 20.6% 4.85 |
| +2.0 | 79.4% 1.26 | 12.31% 8.12 | 8.29% 12.06 |
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。
