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
21.66%
公平賠率
4.62
平局
24.58%
公平賠率
4.07
客隊 勝利
53.76%
公平賠率
1.86
最可能的比分
1 - 1
概率 10.92%
公平賠率 9.16
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 | 4.62 | — | |
| 平局 | 4.07 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.86 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.92% | 9.16 |
| 2 | 0-1 | 10.21% | 9.8 |
| 3 | 1-2 | 9.83% | 10.17 |
| 4 | 0-2 | 9.19% | 10.89 |
| 5 | 1-0 | 6.07% | 16.48 |
| 6 | 1-3 | 5.9% | 16.96 |
| 7 | 2-1 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 0-0 | 5.67% | 17.64 |
| 9 | 0-3 | 5.51% | 18.14 |
| 10 | 2-2 | 5.26% | 19.02 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.67%
17.64
|
10.21%
9.8
|
9.19%
10.89
|
5.51%
18.14
|
2.48%
40.32
|
0.89%
112.01
|
| 1 |
6.07%
16.48
|
10.92%
9.16
|
9.83%
10.17
|
5.9%
16.96
|
2.65%
37.68
|
0.96%
104.68
|
| 2 |
3.25%
30.81
|
5.84%
17.12
|
5.26%
19.02
|
3.15%
31.7
|
1.42%
70.44
|
0.51%
195.66
|
| 3 |
1.16%
86.39
|
2.08%
47.99
|
1.88%
53.32
|
1.13%
88.87
|
0.51%
197.47
|
0.18%
548.55
|
| 4 |
0.31%
322.89
|
0.56%
179.4
|
0.5%
199.32
|
0.3%
332.23
|
0.14%
738.55
|
0.05%
2049.18
|
| 5 |
0.07%
1508.3
|
0.12%
838.22
|
0.11%
931.1
|
0.06%
1552.8
|
0.03%
3448.28
|
0.01%
9615.38
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.12%
·
公平：
89.23
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.67% | 17.64 |
| 1 | 16.27% | 6.15 |
| 2 | 23.35% | 4.28 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 16.03% | 6.24 |
| 5+ | 16.34% | 6.12 |
|
大球 2.5 54.71%
小球 2.5 45.29%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
21.66%
平局
24.58%
客隊 勝利
53.76%
大 / 小 2.5
大球 2.5
54.71%
小球 2.5
45.29%
雙方進球
是
54.84%
否
45.16%
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 | 2.39% 41.78 | 5.9% 16.95 | 91.71% 1.09 |
| -1.5 | 8.29% 12.06 | — | 91.71% 1.09 |
| -1.0 | 8.29% 12.06 | 14.12% 7.08 | 77.59% 1.29 |
| -0.5 | 22.41% 4.46 | — | 77.59% 1.29 |
| 0 (PK) | 22.41% 4.46 | 23.12% 4.33 | 54.47% 1.84 |
| +0.5 | 45.53% 2.2 | — | 54.47% 1.84 |
| +1.0 | 45.53% 2.2 | 23.75% 4.21 | 30.72% 3.26 |
| +1.5 | 69.28% 1.44 | — | 30.72% 3.26 |
| +2.0 | 69.28% 1.44 | 16.7% 5.99 | 14.02% 7.13 |
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。
