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
33.7%
公平賠率
2.97
平局
25.54%
公平賠率
3.92
客隊 勝利
40.76%
公平賠率
2.45
最可能的比分
1 - 1
概率 11.03%
公平賠率 9.07
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 | 2.97 | — | |
| 平局 | 3.92 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.45 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.03% | 9.07 |
| 2 | 1-2 | 8.77% | 11.41 |
| 3 | 2-1 | 8.0% | 12.51 |
| 4 | 0-1 | 7.61% | 13.15 |
| 5 | 1-0 | 6.94% | 14.42 |
| 6 | 2-2 | 6.36% | 15.73 |
| 7 | 0-2 | 6.05% | 16.54 |
| 8 | 2-0 | 5.03% | 19.89 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 1-3 | 4.65% | 21.52 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.61%
13.15
|
6.05%
16.54
|
3.2%
31.2
|
1.27%
78.5
|
0.41%
246.85
|
| 1 |
6.94%
14.42
|
11.03%
9.07
|
8.77%
11.41
|
4.65%
21.52
|
1.85%
54.14
|
0.59%
170.24
|
| 2 |
5.03%
19.89
|
8.0%
12.51
|
6.36%
15.73
|
3.37%
29.68
|
1.34%
74.68
|
0.43%
234.85
|
| 3 |
2.43%
41.14
|
3.86%
25.88
|
3.07%
32.55
|
1.63%
61.41
|
0.65%
154.49
|
0.21%
485.91
|
| 4 |
0.88%
113.49
|
1.4%
71.38
|
1.11%
89.79
|
0.59%
169.41
|
0.23%
426.26
|
0.07%
1340.48
|
| 5 |
0.26%
391.39
|
0.41%
246.12
|
0.32%
309.6
|
0.17%
584.11
|
0.07%
1470.59
|
0.02%
4629.63
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.96%
·
公平：
103.82
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
33.70%
平局
25.54%
客隊 勝利
40.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
60.93%
否
39.07%
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 | 6.05% 16.53 | 10.2% 9.81 | 83.75% 1.19 |
| -1.5 | 16.25% 6.16 | — | 83.75% 1.19 |
| -1.0 | 16.25% 6.16 | 18.67% 5.36 | 65.09% 1.54 |
| -0.5 | 34.91% 2.86 | — | 65.09% 1.54 |
| 0 (PK) | 34.91% 2.86 | 24.05% 4.16 | 41.03% 2.44 |
| +0.5 | 58.97% 1.7 | — | 41.03% 2.44 |
| +1.0 | 58.97% 1.7 | 20.47% 4.89 | 20.56% 4.86 |
| +1.5 | 79.44% 1.26 | — | 20.56% 4.86 |
| +2.0 | 79.44% 1.26 | 12.26% 8.16 | 8.3% 12.05 |
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。
