足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

输入预期进球（xG）
高级选项
模型采用足球增强泊松：平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
58.31%
公平赔率 1.72
平
25.97%
公平赔率 3.85
客 胜
15.73%
公平赔率 6.36
最可能比分
1 - 0
概率 15.55% 公平赔率 6.43

赛果概率与赔率（输出）

公平赔率对比
盘口 市场赔率 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。
主 胜 1.72 —
平 3.85 —
客 胜 6.36 —
发现价值投注机会

将模型公平赔率与博彩公司赔率对比，发现正期望值投注。

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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-0 15.55% 6.43
2 2-0 12.67% 7.89
3 1-1 11.19% 8.93
4 0-0 9.54% 10.49
5 2-1 9.12% 10.96
6 3-0 6.88% 14.53
7 0-1 6.87% 14.56
8 3-1 4.96% 20.18
9 1-2 4.03% 24.82
10 2-2 3.28% 30.45
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.54%
10.49
6.87%
14.56
2.47%
40.45
0.59%
168.55
0.11%
936.33
0.02%
6493.51
1
15.55%
6.43
11.19%
8.93
4.03%
24.82
0.97%
103.41
0.17%
574.38
0.03%
3984.06
2
12.67%
7.89
9.12%
10.96
3.28%
30.45
0.79%
126.89
0.14%
704.72
0.02%
4901.96
3
6.88%
14.53
4.96%
20.18
1.78%
56.05
0.43%
233.54
0.08%
1297.02
0.01%
9009.01
4
2.81%
35.65
2.02%
49.51
0.73%
137.53
0.17%
573.07
0.03%
3184.71
0.0%
22222.22
5
0.91%
109.35
0.66%
151.88
0.24%
421.94
0.06%
1757.47
0.01%
9803.92
0.0%
66666.67
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.67% · 公平: 149.48
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 80.41% 19.59%
1.5 48.47% 51.53%
2.5 22.44% 77.56%
3.5 8.3% 91.7%
4.5 2.54% 97.46%
客队
大 小
0.5 51.32% 48.68%
1.5 16.28% 83.72%
2.5 3.66% 96.34%
3.5 0.63% 99.37%
4.5 0.09% 99.91%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.54% 10.49
1 22.41% 4.46
2 26.33% 3.80
3 20.63% 4.85
4 12.12% 8.25
5+ 8.97% 11.15
大 2.5 41.72% 小 2.5 58.28%
关键盘口概率
1X2
主 胜 58.31%
平 25.97%
客 胜 15.73%
大小球 2.5
大 2.5 41.72%
小 2.5 58.28%
双方进球
是 41.27%
否 58.73%
亚洲让球概率 ? 概率由泊松比分模型计算得出。 走水（Push）仅适用于整数亚盘盘口。 主队让球盘
盘口 主队赢盘 走盘 客队赢盘
-2.0 14.17% 7.06 18.41% 5.43 67.41% 1.48
-1.5 32.59% 3.07 — 67.41% 1.48
-1.0 32.59% 3.07 26.64% 3.75 40.78% 2.45
-0.5 59.22% 1.69 — 40.78% 2.45
0 (平手) 59.22% 1.69 24.47% 4.09 16.3% 6.13
+0.5 83.7% 1.19 — 16.3% 6.13
+1.0 83.7% 1.19 11.77% 8.5 4.54% 22.04
+1.5 95.46% 1.05 — 4.54% 22.04
+2.0 95.46% 1.05 3.59% 27.84 0.94% 105.86

模型如何工作

泊松分布
xG 输入
调整
概率输出

各项概率由泊松质量函数导出的分布得出（统计学常用）。

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
了解更多
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如何使用泊松计算器

  1. 输入主队的预期进球 (xG)
  2. 输入客队的预期进球 (xG)
  3. 点击「计算」或修改输入以自动更新
  4. 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布

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。

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。