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
31.25%
公平賠率
3.2
平局
24.22%
公平賠率
4.13
客隊 勝利
44.53%
公平賠率
2.25
最可能的比分
1 - 1
概率 9.96%
公平賠率 10.04
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 | 3.2 | — | |
| 平局 | 4.13 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.25 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.96% | 10.04 |
| 2 | 1-2 | 8.96% | 11.16 |
| 3 | 2-1 | 7.47% | 13.39 |
| 4 | 2-2 | 6.72% | 14.88 |
| 5 | 0-1 | 6.64% | 15.06 |
| 6 | 0-2 | 5.98% | 16.74 |
| 7 | 1-0 | 5.53% | 18.08 |
| 8 | 1-3 | 5.38% | 18.6 |
| 9 | 2-0 | 4.15% | 24.1 |
| 10 | 2-3 | 4.03% | 24.79 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.64%
15.06
|
5.98%
16.74
|
3.59%
27.89
|
1.61%
61.98
|
0.58%
172.18
|
| 1 |
5.53%
18.08
|
9.96%
10.04
|
8.96%
11.16
|
5.38%
18.6
|
2.42%
41.32
|
0.87%
114.78
|
| 2 |
4.15%
24.1
|
7.47%
13.39
|
6.72%
14.88
|
4.03%
24.79
|
1.81%
55.1
|
0.65%
153.05
|
| 3 |
2.07%
48.2
|
3.73%
26.78
|
3.36%
29.75
|
2.02%
49.59
|
0.91%
110.19
|
0.33%
306.09
|
| 4 |
0.78%
128.53
|
1.4%
71.41
|
1.26%
79.34
|
0.76%
132.24
|
0.34%
293.86
|
0.12%
816.33
|
| 5 |
0.23%
428.45
|
0.42%
238.04
|
0.38%
264.48
|
0.23%
440.72
|
0.1%
979.43
|
0.04%
2717.39
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.48%
·
公平：
67.65
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大球 2.5 64.06%
小球 2.5 35.94%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
31.25%
平局
24.22%
客隊 勝利
44.53%
大 / 小 2.5
大球 2.5
64.06%
小球 2.5
35.94%
雙方進球
是
64.85%
否
35.15%
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 | 5.69% 17.58 | 9.4% 10.64 | 84.91% 1.18 |
| -1.5 | 15.09% 6.63 | — | 84.91% 1.18 |
| -1.0 | 15.09% 6.63 | 17.23% 5.8 | 67.68% 1.48 |
| -0.5 | 32.32% 3.09 | — | 67.68% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.32% 3.09 | 22.77% 4.39 | 44.92% 2.23 |
| +0.5 | 55.08% 1.82 | — | 44.92% 2.23 |
| +1.0 | 55.08% 1.82 | 20.68% 4.84 | 24.24% 4.13 |
| +1.5 | 75.76% 1.32 | — | 24.24% 4.13 |
| +2.0 | 75.76% 1.32 | 13.53% 7.39 | 10.71% 9.34 |
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。
