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
18.15%
公平賠率
5.51
平局
20.91%
公平賠率
4.78
客隊 勝利
60.94%
公平賠率
1.64
最可能的比分
1 - 2
概率 9.71%
公平賠率 10.3
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 | 5.51 | — | |
| 平局 | 4.78 | — | |
| 客隊 勝利 | 1.64 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 9.71% | 10.3 |
| 2 | 1-1 | 8.67% | 11.53 |
| 3 | 0-2 | 8.37% | 11.94 |
| 4 | 0-1 | 7.48% | 13.38 |
| 5 | 1-3 | 7.25% | 13.79 |
| 6 | 0-3 | 6.25% | 16.0 |
| 7 | 2-2 | 5.63% | 17.75 |
| 8 | 2-1 | 5.03% | 19.88 |
| 9 | 2-3 | 4.21% | 23.77 |
| 10 | 1-4 | 4.06% | 24.62 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.34%
29.96
|
7.48%
13.38
|
8.37%
11.94
|
6.25%
16.0
|
3.5%
28.56
|
1.57%
63.76
|
| 1 |
3.87%
25.83
|
8.67%
11.53
|
9.71%
10.3
|
7.25%
13.79
|
4.06%
24.62
|
1.82%
54.96
|
| 2 |
2.25%
44.54
|
5.03%
19.88
|
5.63%
17.75
|
4.21%
23.77
|
2.36%
42.45
|
1.06%
94.77
|
| 3 |
0.87%
115.18
|
1.94%
51.42
|
2.18%
45.91
|
1.63%
61.49
|
0.91%
109.79
|
0.41%
245.1
|
| 4 |
0.25%
397.14
|
0.56%
177.3
|
0.63%
158.3
|
0.47%
212.0
|
0.26%
378.64
|
0.12%
845.31
|
| 5 |
0.06%
1712.33
|
0.13%
764.53
|
0.15%
682.59
|
0.11%
914.08
|
0.06%
1631.32
|
0.03%
3636.36
|
其他比分（任一方進6球以上）
2.81%
·
公平：
35.62
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 | 89.35% | 10.65% |
| 1.5 | 65.51% | 34.49% |
| 2.5 | 38.8% | 61.2% |
| 3.5 | 18.85% | 81.14% |
| 4.5 | 7.69% | 92.31% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.34% | 29.96 |
| 1 | 11.35% | 8.81 |
| 2 | 19.29% | 5.18 |
| 3 | 21.86% | 4.57 |
| 4 | 18.58% | 5.38 |
| 5+ | 25.58% | 3.91 |
|
大球 2.5 66.02%
小球 2.5 33.97%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
18.15%
平局
20.91%
客隊 勝利
60.94%
大 / 小 2.5
大球 2.5
66.02%
小球 2.5
33.97%
雙方進球
是
61.34%
否
38.66%
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 | 2.12% 47.06 | 4.94% 20.23 | 92.93% 1.08 |
| -1.5 | 7.07% 14.15 | — | 92.93% 1.08 |
| -1.0 | 7.07% 14.15 | 11.62% 8.61 | 81.31% 1.23 |
| -0.5 | 18.69% 5.35 | — | 81.31% 1.23 |
| 0 (PK) | 18.69% 5.35 | 19.56% 5.11 | 61.75% 1.62 |
| +0.5 | 38.25% 2.61 | — | 61.75% 1.62 |
| +1.0 | 38.25% 2.61 | 22.43% 4.46 | 39.31% 2.54 |
| +1.5 | 60.68% 1.65 | — | 39.31% 2.54 |
| +2.0 | 60.68% 1.65 | 18.44% 5.42 | 20.88% 4.79 |
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。
