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
42.6%
公平賠率
2.35
平局
23.9%
公平賠率
4.18
客隊 勝利
33.5%
公平賠率
2.98
最可能的比分
1 - 1
概率 9.53%
公平賠率 10.49
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 | 2.35 | — | |
| 平局 | 4.18 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.98 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.53% | 10.49 |
| 2 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 3 | 1-2 | 7.67% | 13.03 |
| 4 | 2-2 | 6.94% | 14.4 |
| 5 | 1-0 | 5.92% | 16.89 |
| 6 | 2-0 | 5.36% | 18.66 |
| 7 | 0-1 | 5.27% | 18.99 |
| 8 | 3-1 | 5.21% | 19.21 |
| 9 | 0-2 | 4.24% | 23.59 |
| 10 | 3-2 | 4.19% | 23.87 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.27%
30.57
|
5.27%
18.99
|
4.24%
23.59
|
2.28%
43.95
|
0.92%
109.19
|
0.29%
339.1
|
| 1 |
5.92%
16.89
|
9.53%
10.49
|
7.67%
13.03
|
4.12%
24.28
|
1.66%
60.33
|
0.53%
187.34
|
| 2 |
5.36%
18.66
|
8.63%
11.59
|
6.94%
14.4
|
3.73%
26.83
|
1.5%
66.66
|
0.48%
207.04
|
| 3 |
3.23%
30.93
|
5.21%
19.21
|
4.19%
23.87
|
2.25%
44.47
|
0.91%
110.49
|
0.29%
343.17
|
| 4 |
1.46%
68.36
|
2.36%
42.46
|
1.9%
52.74
|
1.02%
98.28
|
0.41%
244.14
|
0.13%
758.15
|
| 5 |
0.53%
188.82
|
0.85%
117.29
|
0.69%
145.69
|
0.37%
271.52
|
0.15%
674.31
|
0.05%
2096.44
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.68%
·
公平：
59.57
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.27% | 30.57 |
| 1 | 11.19% | 8.94 |
| 2 | 19.13% | 5.23 |
| 3 | 21.81% | 4.59 |
| 4 | 18.65% | 5.36 |
| 5+ | 25.95% | 3.85 |
|
大球 2.5 66.41%
小球 2.5 33.59%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.60%
平局
23.90%
客隊 勝利
33.50%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.41%
小球 2.5
33.59%
雙方進球
是
66.92%
否
33.08%
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 | 10.11% 9.89 | 12.88% 7.77 | 77.01% 1.3 |
| -1.5 | 22.99% 4.35 | — | 77.01% 1.3 |
| -1.0 | 22.99% 4.35 | 19.92% 5.02 | 57.09% 1.75 |
| -0.5 | 42.91% 2.33 | — | 57.09% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.91% 2.33 | 22.46% 4.45 | 34.63% 2.89 |
| +0.5 | 65.37% 1.53 | — | 34.63% 2.89 |
| +1.0 | 65.37% 1.53 | 17.72% 5.64 | 16.91% 5.91 |
| +1.5 | 83.09% 1.2 | — | 16.91% 5.91 |
| +2.0 | 83.09% 1.2 | 10.19% 9.82 | 6.72% 14.87 |
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。
