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
20.54%
公平賠率
4.87
平局
23.51%
公平賠率
4.25
客隊 勝利
55.96%
公平賠率
1.79
最可能的比分
1 - 1
概率 10.32%
公平賠率 9.69
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 | 4.87 | — | |
| 平局 | 4.25 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.79 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.32% | 9.69 |
| 2 | 1-2 | 9.9% | 10.1 |
| 3 | 0-1 | 9.46% | 10.57 |
| 4 | 0-2 | 9.09% | 11.01 |
| 5 | 1-3 | 6.34% | 15.78 |
| 6 | 0-3 | 5.81% | 17.2 |
| 7 | 2-1 | 5.62% | 17.79 |
| 8 | 2-2 | 5.4% | 18.53 |
| 9 | 1-0 | 5.37% | 18.61 |
| 10 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
9.46%
10.57
|
9.09%
11.01
|
5.81%
17.2
|
2.79%
35.83
|
1.07%
93.3
|
| 1 |
5.37%
18.61
|
10.32%
9.69
|
9.9%
10.1
|
6.34%
15.78
|
3.04%
32.87
|
1.17%
85.6
|
| 2 |
2.93%
34.15
|
5.62%
17.79
|
5.4%
18.53
|
3.45%
28.95
|
1.66%
60.31
|
0.64%
157.06
|
| 3 |
1.06%
93.99
|
2.04%
48.95
|
1.96%
50.99
|
1.26%
79.68
|
0.6%
166.0
|
0.23%
432.34
|
| 4 |
0.29%
344.95
|
0.56%
179.66
|
0.53%
187.13
|
0.34%
292.4
|
0.16%
609.01
|
0.06%
1587.3
|
| 5 |
0.06%
1582.28
|
0.12%
824.4
|
0.12%
858.37
|
0.07%
1340.48
|
0.04%
2793.3
|
0.01%
7299.27
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.48%
·
公平：
67.78
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大球 2.5 57.9%
小球 2.5 42.1%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
20.54%
平局
23.51%
客隊 勝利
55.96%
大 / 小 2.5
大球 2.5
57.9%
小球 2.5
42.1%
雙方進球
是
56.65%
否
43.35%
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 | 2.29% 43.61 | 5.59% 17.9 | 92.12% 1.09 |
| -1.5 | 7.88% 12.69 | — | 92.12% 1.09 |
| -1.0 | 7.88% 12.69 | 13.34% 7.5 | 78.78% 1.27 |
| -0.5 | 21.22% 4.71 | — | 78.78% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.22% 4.71 | 22.08% 4.53 | 56.71% 1.76 |
| +0.5 | 43.29% 2.31 | — | 56.71% 1.76 |
| +1.0 | 43.29% 2.31 | 23.49% 4.26 | 33.22% 3.01 |
| +1.5 | 66.78% 1.5 | — | 33.22% 3.01 |
| +2.0 | 66.78% 1.5 | 17.33% 5.77 | 15.88% 6.3 |
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。
