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
41.94%
公平賠率
2.38
平局
23.5%
公平賠率
4.25
客隊 勝利
34.56%
公平賠率
2.89
最可能的比分
1 - 1
概率 9.07%
公平賠率 11.02
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 | 2.38 | — | |
| 平局 | 4.25 | — | |
| 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 | 9.07% | 11.02 |
| 2 | 2-1 | 8.39% | 11.92 |
| 3 | 1-2 | 7.67% | 13.05 |
| 4 | 2-2 | 7.09% | 14.1 |
| 5 | 1-0 | 5.37% | 18.63 |
| 6 | 3-1 | 5.17% | 19.33 |
| 7 | 2-0 | 4.96% | 20.14 |
| 8 | 0-1 | 4.9% | 20.39 |
| 9 | 3-2 | 4.37% | 22.87 |
| 10 | 1-3 | 4.32% | 23.16 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.9%
34.47
|
4.9%
20.39
|
4.14%
24.14
|
2.33%
42.84
|
0.99%
101.41
|
0.33%
300.03
|
| 1 |
5.37%
18.63
|
9.07%
11.02
|
7.67%
13.05
|
4.32%
23.16
|
1.82%
54.82
|
0.62%
162.18
|
| 2 |
4.96%
20.14
|
8.39%
11.92
|
7.09%
14.1
|
3.99%
25.04
|
1.69%
59.26
|
0.57%
175.32
|
| 3 |
3.06%
32.66
|
5.17%
19.33
|
4.37%
22.87
|
2.46%
40.6
|
1.04%
96.1
|
0.35%
284.33
|
| 4 |
1.42%
70.62
|
2.39%
41.79
|
2.02%
49.45
|
1.14%
87.78
|
0.48%
207.77
|
0.16%
614.63
|
| 5 |
0.52%
190.88
|
0.89%
112.93
|
0.75%
133.65
|
0.42%
237.25
|
0.18%
561.48
|
0.06%
1661.13
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.94%
·
公平：
51.47
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.90% | 34.47 |
| 1 | 10.27% | 9.74 |
| 2 | 18.18% | 5.50 |
| 3 | 21.45% | 4.66 |
| 4 | 18.98% | 5.27 |
| 5+ | 28.21% | 3.54 |
|
大球 2.5 68.65%
小球 2.5 31.35%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.94%
平局
23.50%
客隊 勝利
34.56%
大 / 小 2.5
大球 2.5
68.65%
小球 2.5
31.35%
雙方進球
是
68.73%
否
31.27%
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 | 12.64% 7.91 | 77.24% 1.29 |
| -1.5 | 22.76% 4.39 | — | 77.24% 1.29 |
| -1.0 | 22.76% 4.39 | 19.47% 5.14 | 57.77% 1.73 |
| -0.5 | 42.23% 2.37 | — | 57.77% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.23% 2.37 | 22.07% 4.53 | 35.7% 2.8 |
| +0.5 | 64.3% 1.56 | — | 35.7% 2.8 |
| +1.0 | 64.3% 1.56 | 17.78% 5.62 | 17.92% 5.58 |
| +1.5 | 82.08% 1.22 | — | 17.92% 5.58 |
| +2.0 | 82.08% 1.22 | 10.55% 9.48 | 7.37% 13.57 |
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。
