足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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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
59.89%
公平赔率 1.67
平
24.78%
公平赔率 4.04
客 胜
15.33%
公平赔率 6.52
最可能比分
1 - 0
概率 14.49% 公平赔率 6.9

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 1.67 —
平 4.04 —
客 胜 6.52 —
发现价值投注机会

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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 14.49% 6.9
2 2-0 12.53% 7.98
3 1-1 10.87% 9.2
4 2-1 9.4% 10.64
5 0-0 8.37% 11.94
6 3-0 7.23% 13.84
7 0-1 6.28% 15.92
8 3-1 5.42% 18.45
9 1-2 4.07% 24.54
10 2-2 3.52% 28.37
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
8.37%
11.94
6.28%
15.92
2.36%
42.46
0.59%
169.84
0.11%
905.8
0.02%
6024.1
1
14.49%
6.9
10.87%
9.2
4.07%
24.54
1.02%
98.16
0.19%
523.56
0.03%
3496.5
2
12.53%
7.98
9.4%
10.64
3.52%
28.37
0.88%
113.49
0.17%
605.33
0.02%
4032.26
3
7.23%
13.84
5.42%
18.45
2.03%
49.2
0.51%
196.81
0.1%
1049.32
0.01%
6993.01
4
3.13%
31.99
2.34%
42.66
0.88%
113.75
0.22%
454.96
0.04%
2427.18
0.01%
16129.03
5
1.08%
92.47
0.81%
123.29
0.3%
328.73
0.08%
1315.79
0.01%
6993.01
0.0%
47619.05
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.88% · 公平: 113.71
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 82.27% 17.73%
1.5 51.6% 48.4%
2.5 25.07% 74.93%
3.5 9.77% 90.23%
4.5 3.16% 96.84%
客队
大 小
0.5 52.76% 47.24%
1.5 17.34% 82.66%
2.5 4.05% 95.95%
3.5 0.73% 99.27%
4.5 0.11% 99.89%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 8.37% 11.94
1 20.77% 4.82
2 25.75% 3.88
3 21.29% 4.70
4 13.20% 7.58
5+ 10.62% 9.42
大 2.5 45.1% 小 2.5 54.9%
关键盘口概率
1X2
主 胜 59.89%
平 24.78%
客 胜 15.33%
大小球 2.5
大 2.5 45.1%
小 2.5 54.9%
双方进球
是 43.41%
否 56.59%
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 15.75% 6.35 18.91% 5.29 65.33% 1.53
-1.5 34.67% 2.88 — 65.33% 1.53
-1.0 34.67% 2.88 26.15% 3.82 39.18% 2.55
-0.5 60.82% 1.64 — 39.18% 2.55
0 (平手) 60.82% 1.64 23.32% 4.29 15.86% 6.3
+0.5 84.14% 1.19 — 15.86% 6.3
+1.0 84.14% 1.19 11.34% 8.82 4.53% 22.09
+1.5 95.47% 1.05 — 4.53% 22.09
+2.0 95.47% 1.05 3.55% 28.14 0.97% 102.87

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。