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
42.59%
公平赔率 2.35
平
29.29%
公平赔率 3.41
客 胜
28.12%
公平赔率 3.56
最可能比分
1 - 1
概率 13.0% 公平赔率 7.69

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 2.35 —
平 3.41 —
客 胜 3.56 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-1 13.0% 7.69
2 1-0 12.62% 7.92
3 0-1 9.92% 10.08
4 0-0 9.63% 10.38
5 2-1 8.51% 11.75
6 2-0 8.27% 12.1
7 1-2 6.69% 14.94
8 0-2 5.11% 19.57
9 2-2 4.38% 22.81
10 3-1 3.72% 26.9
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.63%
10.38
9.92%
10.08
5.11%
19.57
1.75%
57.0
0.45%
221.39
0.09%
1074.11
1
12.62%
7.92
13.0%
7.69
6.69%
14.94
2.3%
43.51
0.59%
168.98
0.12%
820.34
2
8.27%
12.1
8.51%
11.75
4.38%
22.81
1.51%
66.43
0.39%
258.0
0.08%
1253.13
3
3.61%
27.71
3.72%
26.9
1.91%
52.23
0.66%
152.14
0.17%
590.67
0.03%
2865.33
4
1.18%
84.6
1.22%
82.14
0.63%
159.49
0.22%
464.47
0.06%
1805.05
0.01%
8771.93
5
0.31%
322.89
0.32%
313.48
0.16%
608.64
0.06%
1773.05
0.01%
6896.55
0.0%
33333.33
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.3% · 公平: 332.67
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
客队
大 小
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.63% 10.38
1 22.54% 4.44
2 26.37% 3.79
3 20.57% 4.86
4 12.03% 8.31
5+ 8.85% 11.30
大 2.5 41.45% 小 2.5 58.55%
关键盘口概率
1X2
主 胜 42.59%
平 29.29%
客 胜 28.12%
大小球 2.5
大 2.5 41.45%
小 2.5 58.55%
双方进球
是 46.95%
否 53.05%
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 7.03% 14.23 12.67% 7.89 80.3% 1.25
-1.5 19.7% 5.08 — 80.3% 1.25
-1.0 19.7% 5.08 23.28% 4.3 57.02% 1.75
-0.5 42.98% 2.33 — 57.02% 1.75
0 (平手) 42.98% 2.33 27.73% 3.61 29.29% 3.41
+0.5 70.71% 1.41 — 29.29% 3.41
+1.0 70.71% 1.41 18.3% 5.46 10.99% 9.1
+1.5 89.01% 1.12 — 10.99% 9.1
+2.0 89.01% 1.12 7.83% 12.77 3.16% 31.65

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。