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
39.89%
公平赔率 2.51
平
31.5%
公平赔率 3.17
客 胜
28.61%
公平赔率 3.5
最可能比分
1 - 0
概率 14.24% 公平赔率 7.02

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 2.51 —
平 3.17 —
客 胜 3.5 —
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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 14.24% 7.02
2 1-1 13.39% 7.47
3 0-0 12.49% 8.0
4 0-1 11.74% 8.52
5 2-0 8.12% 12.32
6 2-1 7.63% 13.1
7 1-2 6.29% 15.89
8 0-2 5.52% 18.12
9 2-2 3.59% 27.88
10 3-0 3.08% 32.42
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
12.49%
8.0
11.74%
8.52
5.52%
18.12
1.73%
57.82
0.41%
246.06
0.08%
1308.9
1
14.24%
7.02
13.39%
7.47
6.29%
15.89
1.97%
50.72
0.46%
215.84
0.09%
1148.11
2
8.12%
12.32
7.63%
13.1
3.59%
27.88
1.12%
88.98
0.26%
378.64
0.05%
2016.13
3
3.08%
32.42
2.9%
34.49
1.36%
73.37
0.43%
234.19
0.1%
996.02
0.02%
5291.01
4
0.88%
113.74
0.83%
121.01
0.39%
257.47
0.12%
821.69
0.03%
3496.5
0.01%
18518.52
5
0.2%
498.75
0.19%
530.79
0.09%
1128.67
0.03%
3610.11
0.01%
15384.62
0.0%
83333.33
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.16% · 公平: 627.75
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.02% 31.98%
1.5 31.56% 68.44%
2.5 10.78% 89.22%
3.5 2.88% 97.12%
4.5 0.63% 99.37%
客队
大 小
0.5 60.94% 39.06%
1.5 24.22% 75.78%
2.5 6.96% 93.04%
3.5 1.55% 98.45%
4.5 0.28% 99.72%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 12.49% 8.00
1 25.99% 3.85
2 27.02% 3.70
3 18.74% 5.34
4 9.74% 10.26
5+ 6.02% 16.62
大 2.5 34.5% 小 2.5 65.5%
关键盘口概率
1X2
主 胜 39.89%
平 31.50%
客 胜 28.61%
大小球 2.5
大 2.5 34.5%
小 2.5 65.5%
双方进球
是 41.45%
否 58.55%
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 5.38% 18.58 11.44% 8.74 83.18% 1.2
-1.5 16.82% 5.95 — 83.18% 1.2
-1.0 16.82% 5.95 23.36% 4.28 59.82% 1.67
-0.5 40.18% 2.49 — 59.82% 1.67
0 (平手) 40.18% 2.49 29.92% 3.34 29.89% 3.35
+0.5 70.11% 1.43 — 29.89% 3.35
+1.0 70.11% 1.43 19.27% 5.19 10.63% 9.41
+1.5 89.37% 1.12 — 10.63% 9.41
+2.0 89.37% 1.12 7.77% 12.86 2.85% 35.03

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。