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
41.7%
公平賠率
2.4
平局
23.1%
公平賠率
4.33
客隊 勝利
35.2%
公平賠率
2.84
最可能的比分
1 - 1
概率 8.61%
公平賠率 11.62
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 | 4.33 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.84 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.61% | 11.62 |
| 2 | 2-1 | 8.17% | 12.23 |
| 3 | 1-2 | 7.57% | 13.21 |
| 4 | 2-2 | 7.19% | 13.9 |
| 5 | 3-1 | 5.18% | 19.31 |
| 6 | 1-0 | 4.89% | 20.45 |
| 7 | 2-0 | 4.64% | 21.53 |
| 8 | 3-2 | 4.56% | 21.95 |
| 9 | 0-1 | 4.53% | 22.08 |
| 10 | 1-3 | 4.44% | 22.51 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.57%
38.86
|
4.53%
22.08
|
3.99%
25.09
|
2.34%
42.77
|
1.03%
97.2
|
0.36%
276.17
|
| 1 |
4.89%
20.45
|
8.61%
11.62
|
7.57%
13.21
|
4.44%
22.51
|
1.95%
51.16
|
0.69%
145.33
|
| 2 |
4.64%
21.53
|
8.17%
12.23
|
7.19%
13.9
|
4.22%
23.69
|
1.86%
53.85
|
0.65%
153.0
|
| 3 |
2.94%
33.99
|
5.18%
19.31
|
4.56%
21.95
|
2.67%
37.41
|
1.18%
85.03
|
0.41%
241.55
|
| 4 |
1.4%
71.57
|
2.46%
40.66
|
2.16%
46.21
|
1.27%
78.76
|
0.56%
179.02
|
0.2%
508.65
|
| 5 |
0.53%
188.32
|
0.93%
107.01
|
0.82%
121.6
|
0.48%
207.25
|
0.21%
471.03
|
0.07%
1338.69
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.25%
·
公平：
44.53
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.04% | 14.96% |
| 1.5 | 56.62% | 43.37% |
| 2.5 | 29.63% | 70.37% |
| 3.5 | 12.53% | 87.47% |
| 4.5 | 4.41% | 95.59% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.8% | 17.2% |
| 1.5 | 52.52% | 47.48% |
| 2.5 | 25.87% | 74.13% |
| 3.5 | 10.24% | 89.76% |
| 4.5 | 3.36% | 96.64% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.57% | 38.86 |
| 1 | 9.42% | 10.62 |
| 2 | 17.24% | 5.80 |
| 3 | 21.03% | 4.76 |
| 4 | 19.24% | 5.20 |
| 5+ | 30.51% | 3.28 |
|
大球 2.5 70.77%
小球 2.5 29.23%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
41.70%
平局
23.10%
客隊 勝利
35.20%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.77%
小球 2.5
29.23%
雙方進球
是
70.41%
否
29.59%
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 | 10.3% 9.71 | 12.54% 7.97 | 77.16% 1.3 |
| -1.5 | 22.84% 4.38 | — | 77.16% 1.3 |
| -1.0 | 22.84% 4.38 | 19.13% 5.23 | 58.03% 1.72 |
| -0.5 | 41.97% 2.38 | — | 58.03% 1.72 |
| 0 (PK) | 41.97% 2.38 | 21.69% 4.61 | 36.35% 2.75 |
| +0.5 | 63.65% 1.57 | — | 36.35% 2.75 |
| +1.0 | 63.65% 1.57 | 17.72% 5.64 | 18.63% 5.37 |
| +1.5 | 81.37% 1.23 | — | 18.63% 5.37 |
| +2.0 | 81.37% 1.23 | 10.76% 9.29 | 7.87% 12.71 |
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。
