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
40.8%
公平赔率 2.45
平
29.66%
公平赔率 3.37
客 胜
29.54%
公平赔率 3.39
最可能比分
1 - 1
概率 13.13% 公平赔率 7.61

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 2.45 —
平 3.37 —
客 胜 3.39 —
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 1-1 13.13% 7.61
2 1-0 12.51% 8.0
3 0-1 10.42% 9.59
4 0-0 9.93% 10.07
5 2-1 8.27% 12.09
6 2-0 7.88% 12.69
7 1-2 6.89% 14.5
8 0-2 5.47% 18.28
9 2-2 4.34% 23.02
10 3-1 3.47% 28.78
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.93%
10.07
10.42%
9.59
5.47%
18.28
1.92%
52.22
0.5%
198.93
0.11%
946.97
1
12.51%
8.0
13.13%
7.61
6.89%
14.5
2.41%
41.44
0.63%
157.88
0.13%
751.88
2
7.88%
12.69
8.27%
12.09
4.34%
23.02
1.52%
65.78
0.4%
250.56
0.08%
1193.32
3
3.31%
30.22
3.47%
28.78
1.82%
54.82
0.64%
156.62
0.17%
596.66
0.04%
2840.91
4
1.04%
95.93
1.09%
91.36
0.57%
174.03
0.2%
497.27
0.05%
1893.94
0.01%
9009.01
5
0.26%
380.66
0.28%
362.58
0.14%
690.61
0.05%
1972.39
0.01%
7518.8
0.0%
35714.29
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.27% · 公平: 373.83
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
客队
大 小
0.5 65.01% 34.99%
1.5 28.26% 71.74%
2.5 8.97% 91.03%
3.5 2.22% 97.78%
4.5 0.45% 99.55%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.93% 10.07
1 22.93% 4.36
2 26.48% 3.78
3 20.39% 4.90
4 11.78% 8.49
5+ 8.49% 11.78
大 2.5 40.66% 小 2.5 59.34%
关键盘口概率
1X2
主 胜 40.80%
平 29.66%
客 胜 29.54%
大小球 2.5
大 2.5 40.66%
小 2.5 59.34%
双方进球
是 46.57%
否 53.43%
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 6.32% 15.83 11.98% 8.35 81.7% 1.22
-1.5 18.3% 5.46 — 81.7% 1.22
-1.0 18.3% 5.46 22.82% 4.38 58.88% 1.7
-0.5 41.12% 2.43 — 58.88% 1.7
0 (平手) 41.12% 2.43 28.1% 3.56 30.78% 3.25
+0.5 69.22% 1.44 — 30.78% 3.25
+1.0 69.22% 1.44 19.02% 5.26 11.77% 8.5
+1.5 88.23% 1.13 — 11.77% 8.5
+2.0 88.23% 1.13 8.32% 12.02 3.45% 29.01

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
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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。