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
55.96%
公平赔率 1.79
平
23.51%
公平赔率 4.25
客 胜
20.54%
公平赔率 4.87
最可能比分
1 - 1
概率 10.32% 公平赔率 9.69

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 1.79 —
平 4.25 —
客 胜 4.87 —
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 10.32% 9.69
2 2-1 9.9% 10.1
3 1-0 9.46% 10.57
4 2-0 9.09% 11.01
5 3-1 6.34% 15.78
6 3-0 5.81% 17.2
7 1-2 5.62% 17.79
8 2-2 5.4% 18.53
9 0-1 5.37% 18.61
10 0-0 4.93% 20.29
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
5.37%
18.61
2.93%
34.15
1.06%
93.99
0.29%
344.95
0.06%
1582.28
1
9.46%
10.57
10.32%
9.69
5.62%
17.79
2.04%
48.95
0.56%
179.66
0.12%
824.4
2
9.09%
11.01
9.9%
10.1
5.4%
18.53
1.96%
50.99
0.53%
187.13
0.12%
858.37
3
5.81%
17.2
6.34%
15.78
3.45%
28.95
1.26%
79.68
0.34%
292.4
0.07%
1340.48
4
2.79%
35.83
3.04%
32.87
1.66%
60.31
0.6%
166.0
0.16%
609.01
0.04%
2793.3
5
1.07%
93.3
1.17%
85.6
0.64%
157.06
0.23%
432.34
0.06%
1587.3
0.01%
7299.27
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.48% · 公平: 67.78
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 85.34% 14.66%
1.5 57.19% 42.81%
2.5 30.17% 69.83%
3.5 12.87% 87.13%
4.5 4.57% 95.43%
客队
大 小
0.5 66.38% 33.62%
1.5 29.73% 70.27%
2.5 9.76% 90.24%
3.5 2.5% 97.5%
4.5 0.52% 99.48%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.93% 20.29
1 14.84% 6.74
2 22.33% 4.48
3 22.40% 4.46
4 16.86% 5.93
5+ 18.64% 5.36
大 2.5 57.9% 小 2.5 42.1%
关键盘口概率
1X2
主 胜 55.96%
平 23.51%
客 胜 20.54%
大小球 2.5
大 2.5 57.9%
小 2.5 42.1%
双方进球
是 56.65%
否 43.35%
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 15.88% 6.3 17.33% 5.77 66.78% 1.5
-1.5 33.22% 3.01 — 66.78% 1.5
-1.0 33.22% 3.01 23.49% 4.26 43.29% 2.31
-0.5 56.71% 1.76 — 43.29% 2.31
0 (平手) 56.71% 1.76 22.08% 4.53 21.22% 4.71
+0.5 78.78% 1.27 — 21.22% 4.71
+1.0 78.78% 1.27 13.34% 7.5 7.88% 12.69
+1.5 92.12% 1.09 — 7.88% 12.69
+2.0 92.12% 1.09 5.59% 17.9 2.29% 43.61

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。