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
39.17%
公平賠率
2.55
平局
24.84%
公平賠率
4.02
客隊 勝利
35.98%
公平賠率
2.78
最可能的比分
1 - 1
概率 10.39%
公平賠率 9.62
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 | 2.55 | — | |
| 平局 | 4.02 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.78 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.39% | 9.62 |
| 2 | 2-1 | 8.47% | 11.81 |
| 3 | 1-2 | 8.21% | 12.18 |
| 4 | 2-2 | 6.69% | 14.94 |
| 5 | 1-0 | 6.58% | 15.2 |
| 6 | 0-1 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-0 | 5.36% | 18.65 |
| 8 | 0-2 | 5.04% | 19.85 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.73 |
| 10 | 1-3 | 4.32% | 23.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.04%
24.78
|
6.38%
15.68
|
5.04%
19.85
|
2.65%
37.69
|
1.05%
95.43
|
0.33%
302.02
|
| 1 |
6.58%
15.2
|
10.39%
9.62
|
8.21%
12.18
|
4.32%
23.12
|
1.71%
58.54
|
0.54%
185.25
|
| 2 |
5.36%
18.65
|
8.47%
11.81
|
6.69%
14.94
|
3.52%
28.37
|
1.39%
71.83
|
0.44%
227.32
|
| 3 |
2.91%
34.33
|
4.6%
21.73
|
3.64%
27.5
|
1.91%
52.22
|
0.76%
132.21
|
0.24%
418.41
|
| 4 |
1.19%
84.25
|
1.88%
53.32
|
1.48%
67.49
|
0.78%
128.16
|
0.31%
324.46
|
0.1%
1026.69
|
| 5 |
0.39%
258.4
|
0.61%
163.56
|
0.48%
207.04
|
0.25%
393.08
|
0.1%
995.02
|
0.03%
3144.65
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.22%
·
公平：
81.69
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 4.04% | 24.78 |
| 1 | 12.95% | 7.72 |
| 2 | 20.79% | 4.81 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 17.85% | 5.60 |
| 5+ | 22.12% | 4.52 |
|
大球 2.5 62.22%
小球 2.5 37.78%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
39.17%
平局
24.84%
客隊 勝利
35.98%
大 / 小 2.5
大球 2.5
62.22%
小球 2.5
37.78%
雙方進球
是
63.85%
否
36.15%
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 | 8.07% 12.39 | 11.73% 8.53 | 80.2% 1.25 |
| -1.5 | 19.8% 5.05 | — | 80.2% 1.25 |
| -1.0 | 19.8% 5.05 | 19.57% 5.11 | 60.62% 1.65 |
| -0.5 | 39.38% 2.54 | — | 60.62% 1.65 |
| 0 (PK) | 39.38% 2.54 | 23.38% 4.28 | 37.24% 2.68 |
| +0.5 | 62.76% 1.59 | — | 37.24% 2.68 |
| +1.0 | 62.76% 1.59 | 18.97% 5.27 | 18.27% 5.47 |
| +1.5 | 81.73% 1.22 | — | 18.27% 5.47 |
| +2.0 | 81.73% 1.22 | 11.02% 9.07 | 7.25% 13.79 |
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。
