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
32.47%
公平賠率
3.08
平局
25.47%
公平賠率
3.93
客隊 勝利
42.06%
公平賠率
2.38
最可能的比分
1 - 1
概率 11.0%
公平賠率 9.09
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 | 3.08 | — | |
| 平局 | 3.93 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.38 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.0% | 9.09 |
| 2 | 1-2 | 8.91% | 11.22 |
| 3 | 2-1 | 7.81% | 12.8 |
| 4 | 0-1 | 7.75% | 12.9 |
| 5 | 1-0 | 6.79% | 14.72 |
| 6 | 2-2 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 0-2 | 6.28% | 15.93 |
| 8 | 2-0 | 4.82% | 20.74 |
| 9 | 1-3 | 4.81% | 20.78 |
| 10 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.75%
12.9
|
6.28%
15.93
|
3.39%
29.5
|
1.37%
72.84
|
0.44%
224.82
|
| 1 |
6.79%
14.72
|
11.0%
9.09
|
8.91%
11.22
|
4.81%
20.78
|
1.95%
51.3
|
0.63%
158.33
|
| 2 |
4.82%
20.74
|
7.81%
12.8
|
6.33%
15.8
|
3.42%
29.26
|
1.38%
72.25
|
0.45%
223.02
|
| 3 |
2.28%
43.81
|
3.7%
27.04
|
3.0%
33.38
|
1.62%
61.82
|
0.66%
152.65
|
0.21%
471.03
|
| 4 |
0.81%
123.4
|
1.31%
76.17
|
1.06%
94.04
|
0.57%
174.16
|
0.23%
429.92
|
0.08%
1328.02
|
| 5 |
0.23%
434.59
|
0.37%
268.24
|
0.3%
331.13
|
0.16%
613.12
|
0.07%
1515.15
|
0.02%
4672.9
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.98%
·
公平：
101.99
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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
32.47%
平局
25.47%
客隊 勝利
42.06%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
60.82%
否
39.18%
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 | 5.63% 17.76 | 9.76% 10.24 | 84.61% 1.18 |
| -1.5 | 15.39% 6.5 | — | 84.61% 1.18 |
| -1.0 | 15.39% 6.5 | 18.25% 5.48 | 66.36% 1.51 |
| -0.5 | 33.64% 2.97 | — | 66.36% 1.51 |
| 0 (PK) | 33.64% 2.97 | 23.99% 4.17 | 42.37% 2.36 |
| +0.5 | 57.63% 1.74 | — | 42.37% 2.36 |
| +1.0 | 57.63% 1.74 | 20.82% 4.8 | 21.55% 4.64 |
| +1.5 | 78.45% 1.27 | — | 21.55% 4.64 |
| +2.0 | 78.45% 1.27 | 12.71% 7.87 | 8.85% 11.3 |
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。
