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
43.23%
公平賠率
2.31
平局
23.83%
公平賠率
4.2
客隊 勝利
32.95%
公平賠率
3.04
最可能的比分
1 - 1
概率 9.48%
公平賠率 10.55
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 | 2.31 | — | |
| 平局 | 4.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.04 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.48% | 10.55 |
| 2 | 2-1 | 8.68% | 11.52 |
| 3 | 1-2 | 7.59% | 13.18 |
| 4 | 2-2 | 6.94% | 14.41 |
| 5 | 1-0 | 5.93% | 16.87 |
| 6 | 2-0 | 5.42% | 18.44 |
| 7 | 3-1 | 5.29% | 18.89 |
| 8 | 0-1 | 5.18% | 19.3 |
| 9 | 3-2 | 4.23% | 23.62 |
| 10 | 0-2 | 4.15% | 24.12 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.24%
30.88
|
5.18%
19.3
|
4.15%
24.12
|
2.21%
45.23
|
0.88%
113.07
|
0.28%
353.36
|
| 1 |
5.93%
16.87
|
9.48%
10.55
|
7.59%
13.18
|
4.05%
24.72
|
1.62%
61.79
|
0.52%
193.09
|
| 2 |
5.42%
18.44
|
8.68%
11.52
|
6.94%
14.41
|
3.7%
27.01
|
1.48%
67.53
|
0.47%
211.01
|
| 3 |
3.31%
30.23
|
5.29%
18.89
|
4.23%
23.62
|
2.26%
44.28
|
0.9%
110.71
|
0.29%
345.9
|
| 4 |
1.51%
66.08
|
2.42%
41.3
|
1.94%
51.62
|
1.03%
96.79
|
0.41%
241.95
|
0.13%
756.43
|
| 5 |
0.55%
180.54
|
0.89%
112.83
|
0.71%
141.04
|
0.38%
264.48
|
0.15%
660.94
|
0.05%
2066.12
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.71%
·
公平：
58.32
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.24% | 30.88 |
| 1 | 11.11% | 9.00 |
| 2 | 19.05% | 5.25 |
| 3 | 21.78% | 4.59 |
| 4 | 18.68% | 5.35 |
| 5+ | 26.14% | 3.83 |
|
大球 2.5 66.6%
小球 2.5 33.4%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
43.23%
平局
23.83%
客隊 勝利
32.95%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.6%
小球 2.5
33.4%
雙方進球
是
67.01%
否
32.99%
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 | 10.44% 9.58 | 13.08% 7.64 | 76.48% 1.31 |
| -1.5 | 23.52% 4.25 | — | 76.48% 1.31 |
| -1.0 | 23.52% 4.25 | 20.04% 4.99 | 56.44% 1.77 |
| -0.5 | 43.56% 2.3 | — | 56.44% 1.77 |
| 0 (PK) | 43.56% 2.3 | 22.39% 4.47 | 34.05% 2.94 |
| +0.5 | 65.95% 1.52 | — | 34.05% 2.94 |
| +1.0 | 65.95% 1.52 | 17.52% 5.71 | 16.53% 6.05 |
| +1.5 | 83.47% 1.2 | — | 16.53% 6.05 |
| +2.0 | 83.47% 1.2 | 10.0% 10.0 | 6.53% 15.3 |
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。
