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
59.19%
公平赔率 1.69
平
24.04%
公平赔率 4.16
客 胜
16.77%
公平赔率 5.96
最可能比分
1 - 0
概率 12.48% 公平赔率 8.01

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 1.69 —
平 4.16 —
客 胜 5.96 —
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 12.48% 8.01
2 2-0 11.36% 8.81
3 1-1 10.73% 9.32
4 2-1 9.77% 10.24
5 3-0 6.89% 14.52
6 0-0 6.86% 14.59
7 3-1 5.92% 16.88
8 0-1 5.9% 16.96
9 1-2 4.61% 21.67
10 2-2 4.2% 23.81
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
6.86%
14.59
5.9%
16.96
2.54%
39.44
0.73%
137.59
0.16%
639.8
0.03%
3717.47
1
12.48%
8.01
10.73%
9.32
4.61%
21.67
1.32%
75.6
0.28%
351.62
0.05%
2044.99
2
11.36%
8.81
9.77%
10.24
4.2%
23.81
1.2%
83.07
0.26%
386.4
0.04%
2247.19
3
6.89%
14.52
5.92%
16.88
2.55%
39.25
0.73%
136.93
0.16%
636.94
0.03%
3703.7
4
3.13%
31.9
2.7%
37.1
1.16%
86.27
0.33%
300.93
0.07%
1400.56
0.01%
8130.08
5
1.14%
87.64
0.98%
101.92
0.42%
237.02
0.12%
826.45
0.03%
3846.15
0.0%
22222.22
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.12% · 公平: 89.51
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
客队
大 小
0.5 57.68% 42.32%
1.5 21.29% 78.71%
2.5 5.64% 94.36%
3.5 1.16% 98.84%
4.5 0.19% 99.81%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 6.86% 14.59
1 18.38% 5.44
2 24.62% 4.06
3 22.00% 4.55
4 14.74% 6.79
5+ 13.41% 7.46
大 2.5 50.15% 小 2.5 49.85%
关键盘口概率
1X2
主 胜 59.19%
平 24.04%
客 胜 16.77%
大小球 2.5
大 2.5 50.15%
小 2.5 49.85%
双方进球
是 48.34%
否 51.66%
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 16.34% 6.12 18.57% 5.39 65.09% 1.54
-1.5 34.91% 2.86 — 65.09% 1.54
-1.0 34.91% 2.86 25.15% 3.98 39.94% 2.5
-0.5 60.06% 1.66 — 39.94% 2.5
0 (平手) 60.06% 1.66 22.59% 4.43 17.34% 5.77
+0.5 82.66% 1.21 — 17.34% 5.77
+1.0 82.66% 1.21 11.88% 8.41 5.46% 18.32
+1.5 94.54% 1.06 — 5.46% 18.32
+2.0 94.54% 1.06 4.15% 24.12 1.31% 76.21

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。