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
26.66%
公平賠率
3.75
平局
25.73%
公平賠率
3.89
客隊 勝利
47.61%
公平賠率
2.1
最可能的比分
1 - 1
概率 11.41%
公平賠率 8.77
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 | 3.75 | — | |
| 平局 | 3.89 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.1 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.41% | 8.77 |
| 2 | 0-1 | 9.51% | 10.52 |
| 3 | 1-2 | 9.47% | 10.56 |
| 4 | 0-2 | 7.89% | 12.67 |
| 5 | 1-0 | 6.87% | 14.55 |
| 6 | 2-1 | 6.84% | 14.61 |
| 7 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 2-2 | 5.68% | 17.6 |
| 9 | 1-3 | 5.24% | 19.09 |
| 10 | 0-3 | 4.37% | 22.9 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
9.51%
10.52
|
7.89%
12.67
|
4.37%
22.9
|
1.81%
55.19
|
0.6%
166.22
|
| 1 |
6.87%
14.55
|
11.41%
8.77
|
9.47%
10.56
|
5.24%
19.09
|
2.17%
45.99
|
0.72%
138.52
|
| 2 |
4.12%
24.25
|
6.84%
14.61
|
5.68%
17.6
|
3.14%
31.81
|
1.3%
76.65
|
0.43%
230.89
|
| 3 |
1.65%
60.63
|
2.74%
36.52
|
2.27%
44.0
|
1.26%
79.53
|
0.52%
191.64
|
0.17%
577.37
|
| 4 |
0.49%
202.1
|
0.82%
121.74
|
0.68%
146.69
|
0.38%
265.11
|
0.16%
638.57
|
0.05%
1923.08
|
| 5 |
0.12%
841.75
|
0.2%
507.36
|
0.16%
611.25
|
0.09%
1104.97
|
0.04%
2659.57
|
0.01%
8000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.87%
·
公平：
115.55
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大球 2.5 54.47%
小球 2.5 45.53%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
26.66%
平局
25.73%
客隊 勝利
47.61%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.47%
小球 2.5
45.53%
雙方進球
是
56.59%
否
43.41%
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 | 3.58% 27.91 | 7.64% 13.09 | 88.77% 1.13 |
| -1.5 | 11.23% 8.91 | — | 88.77% 1.13 |
| -1.0 | 11.23% 8.91 | 16.41% 6.09 | 72.37% 1.38 |
| -0.5 | 27.63% 3.62 | — | 72.37% 1.38 |
| 0 (PK) | 27.63% 3.62 | 24.24% 4.12 | 48.12% 2.08 |
| +0.5 | 51.88% 1.93 | — | 48.12% 2.08 |
| +1.0 | 51.88% 1.93 | 22.7% 4.41 | 25.43% 3.93 |
| +1.5 | 74.57% 1.34 | — | 25.43% 3.93 |
| +2.0 | 74.57% 1.34 | 14.62% 6.84 | 10.81% 9.25 |
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。
