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
27.43%
公平賠率
3.65
平局
25.33%
公平賠率
3.95
客隊 勝利
47.24%
公平賠率
2.12
最可能的比分
1 - 1
概率 11.1%
公平賠率 9.01
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 | 3.65 | — | |
| 平局 | 3.95 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.12 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.1% | 9.01 |
| 2 | 1-2 | 9.43% | 10.6 |
| 3 | 0-1 | 8.81% | 11.35 |
| 4 | 0-2 | 7.49% | 13.36 |
| 5 | 2-1 | 6.99% | 14.3 |
| 6 | 1-0 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 2-2 | 5.94% | 16.82 |
| 8 | 1-3 | 5.35% | 18.7 |
| 9 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 0-3 | 4.24% | 23.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
8.81%
11.35
|
7.49%
13.36
|
4.24%
23.57
|
1.8%
55.45
|
0.61%
163.11
|
| 1 |
6.53%
15.32
|
11.1%
9.01
|
9.43%
10.6
|
5.35%
18.7
|
2.27%
44.01
|
0.77%
129.45
|
| 2 |
4.11%
24.31
|
6.99%
14.3
|
5.94%
16.82
|
3.37%
29.69
|
1.43%
69.86
|
0.49%
205.47
|
| 3 |
1.73%
57.88
|
2.94%
34.05
|
2.5%
40.06
|
1.41%
70.69
|
0.6%
166.33
|
0.2%
489.24
|
| 4 |
0.54%
183.76
|
0.93%
108.1
|
0.79%
127.16
|
0.45%
224.42
|
0.19%
527.98
|
0.06%
1552.8
|
| 5 |
0.14%
729.39
|
0.23%
429.0
|
0.2%
504.54
|
0.11%
890.47
|
0.05%
2096.44
|
0.02%
6172.84
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.99%
·
公平：
101.04
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大球 2.5 56.78%
小球 2.5 43.22%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
27.43%
平局
25.33%
客隊 勝利
47.24%
大 / 小 2.5
大球 2.5
56.78%
小球 2.5
43.22%
雙方進球
是
58.55%
否
41.45%
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 | 3.94% 25.37 | 7.96% 12.56 | 88.1% 1.14 |
| -1.5 | 11.9% 8.4 | — | 88.1% 1.14 |
| -1.0 | 11.9% 8.4 | 16.52% 6.06 | 71.58% 1.4 |
| -0.5 | 28.42% 3.52 | — | 71.58% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.42% 3.52 | 23.85% 4.19 | 47.74% 2.09 |
| +0.5 | 52.26% 1.91 | — | 47.74% 2.09 |
| +1.0 | 52.26% 1.91 | 22.28% 4.49 | 25.45% 3.93 |
| +1.5 | 74.55% 1.34 | — | 25.45% 3.93 |
| +2.0 | 74.55% 1.34 | 14.49% 6.9 | 10.97% 9.12 |
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。
