泊松足球预测计算器：基于xG的比分与赛果概率
用于体育博彩的泊松分布计算器
好奇庄家如何开赔？方法之一是泊松分布。应用时需要估计比赛的期待进球（xG），本工具正专注于此。
本模型来自泊松分布，用于估计固定时间窗内事件发生的概率，详见维基（英文）说明。
输入主客队期待进球，可得常见赔线形式，也可切换为纯概率。
说明：本算法为面向足球的改良泊松版，会适度上调平局与热门方打出的概率。
赛果概率与赔率（输出）
| 赛果 | 双胜彩 | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
大小球
|
大 (0.5)
94.5%
|
小 (0.5)
5.5%
|
|
大 (1)
94.5%
|
小 (1)
5.5%
|
|
大 (1.5)
78.54%
|
小 (1.5)
21.46%
|
|
大 (2)
78.54%
|
小 (2)
21.46%
|
|
大 (2.5)
55.4%
|
小 (2.5)
44.6%
|
|
大 (3)
55.4%
|
小 (3)
44.6%
|
|
大 (3.5)
33.04%
|
小 (3.5)
66.96%
|
|
大 (4)
33.04%
|
小 (4)
66.96%
|
|
大 (4.5)
16.82%
|
小 (4.5)
83.18%
|
让球
|
主 (-2)
27.05%
|
客 (+2)
51.04%
|
|
主 (-1.5)
48.96%
|
客 (+1.5)
51.04%
|
|
主 (-1)
48.96%
|
客 (+1)
27.02%
|
|
主 (-0.5)
72.98%
|
客 (+0.5)
27.02%
|
|
主 (+0)
72.98%
|
客 (-0)
9.66%
|
|
主 (+0.5)
90.34%
|
客 (-0.5)
9.66%
|
|
主 (+1)
90.34%
|
客 (-1)
2.44%
|
|
主 (+1.5)
97.55%
|
客 (-1.5)
2.44%
|
|
主 (+2)
97.55%
|
客 (-2)
0.47%
|
双方进球 (BTTS)
|
是
43.58%
|
否
56.42%
|
主队个人进球（大小）
|
大 (0.5)
89.24%
|
小 (0.5)
10.75%
|
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大 (1)
89.24%
|
小 (1)
10.75%
|
|
大 (1.5)
65.27%
|
小 (1.5)
34.73%
|
|
大 (2)
65.27%
|
小 (2)
34.73%
|
|
大 (2.5)
38.53%
|
小 (2.5)
61.47%
|
|
大 (3)
38.53%
|
小 (3)
61.47%
|
|
大 (3.5)
18.66%
|
小 (3.5)
81.34%
|
|
大 (4)
18.66%
|
小 (4)
81.34%
|
|
大 (4.5)
7.58%
|
小 (4.5)
92.42%
|
客队个人进球（大小）
|
大 (0.5)
48.83%
|
小 (0.5)
51.17%
|
|
大 (1)
48.83%
|
小 (1)
51.17%
|
|
大 (1.5)
14.54%
|
小 (1.5)
85.46%
|
|
大 (2)
14.54%
|
小 (2)
85.46%
|
|
大 (2.5)
3.06%
|
小 (2.5)
96.94%
|
|
大 (3)
3.06%
|
小 (3)
96.94%
|
|
大 (3.5)
0.49%
|
小 (3.5)
99.51%
|
|
大 (4)
0.49%
|
小 (4)
99.51%
|
|
大 (4.5)
0.06%
|
小 (4.5)
99.94%
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本泊松计算器的计算原理
本计算使用以下输入：
- 主队预期进球 (xG)
- 客队预期进球 (xG)
据此可计算：
- 各可能比分的概率
- 主胜/平/客胜概率
- 大小球等进球盘口概率
- 双方进球（BTTS）概率
各项概率由泊松质量函数导出的分布得出（统计学常用）。
如何使用泊松计算器
- 输入主队的预期进球 (xG)
- 输入客队的预期进球 (xG)
- 点击「计算」或修改输入以自动更新
- 查看比分概率与各市场分布
适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。
为什么泊松分布适合基于 xG 的预测
用 xG 替代简单历史进球，可更贴近机会质量，而非仅看往绩比分。
其好处包括：
- 减少门前把握波动带来的“随机性”
- 让预测与底层过程表现更一致
- 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
- 对比模型与庄家盘口以寻找价值
因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。
泊松模型的局限
泊松很常用，但仍有局限：
- 默认进球事件相互独立
- 未将红牌或比赛状态变化直接纳入模型
- 在极低或极高xG的场次中可能偏差更大
为获得更可靠结果，宜将泊松与球队实力、主场优势、近期表现等一起综合。
尽管有局限，泊松在体育分析与统计建模样本中仍广泛用于估计足球得分的概率。
常见问题
用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率，辅助预测与盘口相关的可能性。
对进球/得分建模很常用，与 xG 及场面因素结合时效果更好。
可以：用于估算“公平”概率/赔率，并与庄家盘面对照以寻找价值。
建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。
支持。根据您输入的主客场 xG，会构建完整正解得分配阵，可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。
指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型，因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。
