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
41.62%
公平賠率
2.4
平局
23.84%
公平賠率
4.2
客隊 勝利
34.55%
公平賠率
2.89
最可能的比分
1 - 1
概率 9.43%
公平賠率 10.61
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 | 2.4 | — | |
| 平局 | 4.2 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.89 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.43% | 10.61 |
| 2 | 2-1 | 8.49% | 11.78 |
| 3 | 1-2 | 7.78% | 12.86 |
| 4 | 2-2 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 1-0 | 5.71% | 17.5 |
| 6 | 0-1 | 5.24% | 19.09 |
| 7 | 2-0 | 5.14% | 19.44 |
| 8 | 3-1 | 5.09% | 19.64 |
| 9 | 0-2 | 4.32% | 23.14 |
| 10 | 1-3 | 4.28% | 23.37 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.17%
31.5
|
5.24%
19.09
|
4.32%
23.14
|
2.38%
42.07
|
0.98%
102.0
|
0.32%
309.12
|
| 1 |
5.71%
17.5
|
9.43%
10.61
|
7.78%
12.86
|
4.28%
23.37
|
1.76%
56.67
|
0.58%
171.7
|
| 2 |
5.14%
19.44
|
8.49%
11.78
|
7.0%
14.28
|
3.85%
25.97
|
1.59%
62.96
|
0.52%
190.8
|
| 3 |
3.09%
32.41
|
5.09%
19.64
|
4.2%
23.81
|
2.31%
43.29
|
0.95%
104.93
|
0.31%
317.97
|
| 4 |
1.39%
72.01
|
2.29%
43.65
|
1.89%
52.9
|
1.04%
96.19
|
0.43%
233.21
|
0.14%
706.71
|
| 5 |
0.5%
200.04
|
0.82%
121.24
|
0.68%
146.95
|
0.37%
267.17
|
0.15%
647.67
|
0.05%
1964.64
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.73%
·
公平：
57.9
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.17% | 31.50 |
| 1 | 10.95% | 9.13 |
| 2 | 18.89% | 5.29 |
| 3 | 21.73% | 4.60 |
| 4 | 18.74% | 5.34 |
| 5+ | 26.51% | 3.77 |
|
大球 2.5 66.98%
小球 2.5 33.02%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.62%
平局
23.84%
客隊 勝利
34.55%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.98%
小球 2.5
33.02%
雙方進球
是
67.44%
否
32.56%
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 | 9.74% 10.27 | 12.55% 7.97 | 77.72% 1.29 |
| -1.5 | 22.28% 4.49 | — | 77.72% 1.29 |
| -1.0 | 22.28% 4.49 | 19.61% 5.1 | 58.1% 1.72 |
| -0.5 | 41.89% 2.39 | — | 58.1% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.89% 2.39 | 22.4% 4.46 | 35.71% 2.8 |
| +0.5 | 64.29% 1.56 | — | 35.71% 2.8 |
| +1.0 | 64.29% 1.56 | 17.98% 5.56 | 17.73% 5.64 |
| +1.5 | 82.27% 1.22 | — | 17.73% 5.64 |
| +2.0 | 82.27% 1.22 | 10.54% 9.48 | 7.19% 13.92 |
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。
