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
30.26%
公平賠率
3.3
平局
22.87%
公平賠率
4.37
客隊 勝利
46.87%
公平賠率
2.13
最可能的比分
1 - 2
概率 8.71%
公平賠率 11.48
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 | 3.3 | — | |
| 平局 | 4.37 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.13 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.71% | 11.48 |
| 2 | 1-1 | 8.67% | 11.54 |
| 3 | 2-2 | 7.01% | 14.26 |
| 4 | 2-1 | 6.98% | 14.33 |
| 5 | 1-3 | 5.84% | 17.13 |
| 6 | 0-2 | 5.41% | 18.48 |
| 7 | 0-1 | 5.38% | 18.58 |
| 8 | 2-3 | 4.7% | 21.29 |
| 9 | 1-0 | 4.31% | 23.19 |
| 10 | 3-2 | 3.76% | 26.57 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.68%
37.34
|
5.38%
18.58
|
5.41%
18.48
|
3.62%
27.59
|
1.82%
54.9
|
0.73%
136.57
|
| 1 |
4.31%
23.19
|
8.67%
11.54
|
8.71%
11.48
|
5.84%
17.13
|
2.93%
34.1
|
1.18%
84.82
|
| 2 |
3.47%
28.81
|
6.98%
14.33
|
7.01%
14.26
|
4.7%
21.29
|
2.36%
42.36
|
0.95%
105.37
|
| 3 |
1.86%
53.68
|
3.74%
26.71
|
3.76%
26.57
|
2.52%
39.66
|
1.27%
78.93
|
0.51%
196.35
|
| 4 |
0.75%
133.37
|
1.51%
66.35
|
1.51%
66.02
|
1.01%
98.54
|
0.51%
196.12
|
0.21%
487.8
|
| 5 |
0.24%
414.25
|
0.49%
206.06
|
0.49%
205.04
|
0.33%
306.0
|
0.16%
609.01
|
0.07%
1515.15
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.3%
·
公平：
43.42
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.6% | 13.4% |
| 1.5 | 59.67% | 40.33% |
| 2.5 | 32.6% | 67.4% |
| 3.5 | 14.47% | 85.53% |
| 4.5 | 5.36% | 94.64% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.68% | 37.34 |
| 1 | 9.70% | 10.31 |
| 2 | 17.55% | 5.70 |
| 3 | 21.18% | 4.72 |
| 4 | 19.16% | 5.22 |
| 5+ | 29.74% | 3.36 |
|
大球 2.5 70.08%
小球 2.5 29.92%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
30.26%
平局
22.87%
客隊 勝利
46.87%
大 / 小 2.5
大球 2.5
70.08%
小球 2.5
29.92%
雙方進球
是
69.29%
否
30.71%
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 | 5.88% 17.01 | 9.11% 10.98 | 85.01% 1.18 |
| -1.5 | 14.98% 6.67 | — | 85.01% 1.18 |
| -1.0 | 14.98% 6.67 | 16.25% 6.15 | 68.76% 1.45 |
| -0.5 | 31.24% 3.2 | — | 68.76% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.24% 3.2 | 21.46% 4.66 | 47.3% 2.11 |
| +0.5 | 52.7% 1.9 | — | 47.3% 2.11 |
| +1.0 | 52.7% 1.9 | 20.29% 4.93 | 27.02% 3.7 |
| +1.5 | 72.98% 1.37 | — | 27.02% 3.7 |
| +2.0 | 72.98% 1.37 | 14.19% 7.05 | 12.82% 7.8 |
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。
