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
45.54%
公平賠率
2.2
平局
22.65%
公平賠率
4.42
客隊 勝利
31.82%
公平賠率
3.14
最可能的比分
2 - 1
概率 8.4%
公平賠率 11.9
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 | 2.2 | — | |
| 平局 | 4.42 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.14 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.4% | 11.9 |
| 2 | 1-1 | 8.28% | 12.08 |
| 3 | 2-2 | 7.14% | 14.0 |
| 4 | 1-2 | 7.04% | 14.21 |
| 5 | 3-1 | 5.69% | 17.58 |
| 6 | 2-0 | 4.94% | 20.23 |
| 7 | 1-0 | 4.87% | 20.53 |
| 8 | 3-2 | 4.83% | 20.69 |
| 9 | 0-1 | 4.08% | 24.52 |
| 10 | 2-3 | 4.05% | 24.7 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.4%
41.68
|
4.08%
24.52
|
3.47%
28.84
|
1.96%
50.9
|
0.83%
119.76
|
0.28%
352.24
|
| 1 |
4.87%
20.53
|
8.28%
12.08
|
7.04%
14.21
|
3.99%
25.07
|
1.7%
59.0
|
0.58%
173.52
|
| 2 |
4.94%
20.23
|
8.4%
11.9
|
7.14%
14.0
|
4.05%
24.7
|
1.72%
58.13
|
0.58%
170.97
|
| 3 |
3.35%
29.89
|
5.69%
17.58
|
4.83%
20.69
|
2.74%
36.51
|
1.16%
85.9
|
0.4%
252.65
|
| 4 |
1.7%
58.9
|
2.89%
34.65
|
2.45%
40.76
|
1.39%
71.94
|
0.59%
169.26
|
0.2%
497.76
|
| 5 |
0.69%
145.07
|
1.17%
85.35
|
1.0%
100.4
|
0.56%
177.18
|
0.24%
416.84
|
0.08%
1225.49
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.55%
·
公平：
39.19
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.87% | 13.13% |
| 1.5 | 60.2% | 39.79% |
| 2.5 | 33.14% | 66.86% |
| 3.5 | 14.83% | 85.17% |
| 4.5 | 5.54% | 94.46% |
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 | 2.40% | 41.68 |
| 1 | 8.95% | 11.17 |
| 2 | 16.69% | 5.99 |
| 3 | 20.75% | 4.82 |
| 4 | 19.35% | 5.17 |
| 5+ | 31.86% | 3.14 |
|
大球 2.5 71.96%
小球 2.5 28.04%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
45.54%
平局
22.65%
客隊 勝利
31.82%
大 / 小 2.5
大球 2.5
71.96%
小球 2.5
28.04%
雙方進球
是
71.0%
否
29.0%
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 | 12.42% 8.05 | 13.74% 7.28 | 73.84% 1.35 |
| -1.5 | 26.16% 3.82 | — | 73.84% 1.35 |
| -1.0 | 26.16% 3.82 | 19.77% 5.06 | 54.07% 1.85 |
| -0.5 | 45.93% 2.18 | — | 54.07% 1.85 |
| 0 (PK) | 45.93% 2.18 | 21.24% 4.71 | 32.83% 3.05 |
| +0.5 | 67.17% 1.49 | — | 32.83% 3.05 |
| +1.0 | 67.17% 1.49 | 16.55% 6.04 | 16.27% 6.14 |
| +1.5 | 83.72% 1.19 | — | 16.27% 6.14 |
| +2.0 | 83.72% 1.19 | 9.63% 10.38 | 6.64% 15.06 |
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。
