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
22.57%
公平賠率
4.43
平局
23.93%
公平賠率
4.18
客隊 勝利
53.51%
公平賠率
1.87
最可能的比分
1 - 1
概率 10.43%
公平賠率 9.59
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 | 4.43 | — | |
| 平局 | 4.18 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.87 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.43% | 9.59 |
| 2 | 1-2 | 9.81% | 10.2 |
| 3 | 0-1 | 8.99% | 11.12 |
| 4 | 0-2 | 8.45% | 11.83 |
| 5 | 1-3 | 6.15% | 16.27 |
| 6 | 2-1 | 6.05% | 16.53 |
| 7 | 2-2 | 5.69% | 17.58 |
| 8 | 1-0 | 5.55% | 18.02 |
| 9 | 0-3 | 5.3% | 18.88 |
| 10 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
8.99%
11.12
|
8.45%
11.83
|
5.3%
18.88
|
2.49%
40.16
|
0.94%
106.81
|
| 1 |
5.55%
18.02
|
10.43%
9.59
|
9.81%
10.2
|
6.15%
16.27
|
2.89%
34.62
|
1.09%
92.08
|
| 2 |
3.22%
31.07
|
6.05%
16.53
|
5.69%
17.58
|
3.56%
28.06
|
1.68%
59.7
|
0.63%
158.76
|
| 3 |
1.24%
80.36
|
2.34%
42.74
|
2.2%
45.47
|
1.38%
72.56
|
0.65%
154.39
|
0.24%
410.68
|
| 4 |
0.36%
277.09
|
0.68%
147.38
|
0.64%
156.79
|
0.4%
250.19
|
0.19%
532.48
|
0.07%
1416.43
|
| 5 |
0.08%
1194.74
|
0.16%
635.32
|
0.15%
675.68
|
0.09%
1078.75
|
0.04%
2293.58
|
0.02%
6097.56
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.39%
·
公平：
72.17
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.74% | 15.26% |
| 1.5 | 56.05% | 43.95% |
| 2.5 | 29.09% | 70.91% |
| 3.5 | 12.19% | 87.81% |
| 4.5 | 4.25% | 95.75% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大球 2.5 58.57%
小球 2.5 41.43%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
22.57%
平局
23.93%
客隊 勝利
53.51%
大 / 小 2.5
大球 2.5
58.57%
小球 2.5
41.43%
雙方進球
是
58.18%
否
41.82%
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 | 2.79% 35.9 | 6.3% 15.88 | 90.92% 1.1 |
| -1.5 | 9.08% 11.01 | — | 90.92% 1.1 |
| -1.0 | 9.08% 11.01 | 14.25% 7.02 | 76.67% 1.3 |
| -0.5 | 23.33% 4.29 | — | 76.67% 1.3 |
| 0 (PK) | 23.33% 4.29 | 22.49% 4.45 | 54.19% 1.85 |
| +0.5 | 45.81% 2.18 | — | 54.19% 1.85 |
| +1.0 | 45.81% 2.18 | 23.09% 4.33 | 31.1% 3.22 |
| +1.5 | 68.9% 1.45 | — | 31.1% 3.22 |
| +2.0 | 68.9% 1.45 | 16.54% 6.05 | 14.56% 6.87 |
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。
