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
37.35%
公平賠率
2.68
平局
19.39%
公平賠率
5.16
客隊 勝利
43.25%
公平賠率
2.31
最可能的比分
2 - 2
概率 6.42%
公平賠率 15.57
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 | 2.68 | — | |
| 平局 | 5.16 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.31 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-2 | 6.42% | 15.57 |
| 2 | 2-3 | 5.63% | 17.77 |
| 3 | 3-2 | 5.31% | 18.84 |
| 4 | 1-2 | 5.18% | 19.31 |
| 5 | 2-1 | 4.88% | 20.48 |
| 6 | 3-3 | 4.65% | 21.49 |
| 7 | 1-3 | 4.54% | 22.03 |
| 8 | 3-1 | 4.04% | 24.78 |
| 9 | 1-1 | 3.94% | 25.4 |
| 10 | 2-4 | 3.7% | 27.02 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
0.6%
165.65
|
1.59%
62.98
|
2.09%
47.9
|
1.83%
54.63
|
1.2%
83.09
|
0.63%
157.98
|
| 1 |
1.5%
66.79
|
3.94%
25.4
|
5.18%
19.31
|
4.54%
22.03
|
2.98%
33.51
|
1.57%
63.7
|
| 2 |
1.86%
53.86
|
4.88%
20.48
|
6.42%
15.57
|
5.63%
17.77
|
3.7%
27.02
|
1.95%
51.37
|
| 3 |
1.53%
65.16
|
4.04%
24.78
|
5.31%
18.84
|
4.65%
21.49
|
3.06%
32.69
|
1.61%
62.14
|
| 4 |
0.95%
105.1
|
2.5%
39.96
|
3.29%
30.39
|
2.88%
34.66
|
1.9%
52.72
|
1.0%
100.23
|
| 5 |
0.47%
211.86
|
1.24%
80.57
|
1.63%
61.27
|
1.43%
69.89
|
0.94%
106.29
|
0.49%
202.06
|
其他比分（任一方進6球以上）
8.97%
·
公平：
11.14
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.62% | 8.37% |
| 1.5 | 70.85% | 29.14% |
| 2.5 | 45.1% | 54.9% |
| 3.5 | 23.81% | 76.18% |
| 4.5 | 10.61% | 89.38% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 92.78% | 7.21% |
| 1.5 | 73.83% | 26.16% |
| 2.5 | 48.9% | 51.09% |
| 3.5 | 27.04% | 72.95% |
| 4.5 | 12.68% | 87.31% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 0.60% | 165.65 |
| 1 | 3.08% | 32.42 |
| 2 | 7.88% | 12.69 |
| 3 | 13.43% | 7.45 |
| 4 | 17.15% | 5.83 |
| 5+ | 57.85% | 1.73 |
|
大球 2.5 88.42%
小球 2.5 11.57%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
37.35%
平局
19.39%
客隊 勝利
43.25%
大 / 小 2.5
大球 2.5
88.42%
小球 2.5
11.57%
雙方進球
是
85.01%
否
14.99%
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 | 11.53% 8.68 | 11.09% 9.02 | 77.37% 1.29 |
| -1.5 | 22.61% 4.42 | — | 77.37% 1.29 |
| -1.0 | 22.61% 4.42 | 15.75% 6.35 | 61.62% 1.62 |
| -0.5 | 38.36% 2.61 | — | 61.62% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.36% 2.61 | 18.11% 5.52 | 43.52% 2.3 |
| +0.5 | 56.47% 1.77 | — | 43.52% 2.3 |
| +1.0 | 56.47% 1.77 | 16.7% 5.99 | 26.81% 3.73 |
| +1.5 | 73.17% 1.37 | — | 26.81% 3.73 |
| +2.0 | 73.17% 1.37 | 12.47% 8.02 | 14.34% 6.97 |
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。
