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
39.72%
公平赔率 2.52
平
29.38%
公平赔率 3.4
客 胜
30.89%
公平赔率 3.24
最可能比分
1 - 1
概率 13.09% 公平赔率 7.64

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 2.52 —
平 3.4 —
客 胜 3.24 —
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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 13.09% 7.64
2 1-0 11.9% 8.41
3 0-1 10.39% 9.63
4 0-0 9.44% 10.59
5 2-1 8.24% 12.13
6 2-0 7.5% 13.34
7 1-2 7.2% 13.89
8 0-2 5.71% 17.51
9 2-2 4.53% 22.05
10 3-1 3.46% 28.88
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.44%
10.59
10.39%
9.63
5.71%
17.51
2.09%
47.74
0.58%
173.61
0.13%
789.27
1
11.9%
8.41
13.09%
7.64
7.2%
13.89
2.64%
37.89
0.73%
137.78
0.16%
626.17
2
7.5%
13.34
8.24%
12.13
4.53%
22.05
1.66%
60.14
0.46%
218.72
0.1%
994.04
3
3.15%
31.77
3.46%
28.88
1.9%
52.51
0.7%
143.2
0.19%
520.83
0.04%
2369.67
4
0.99%
100.85
1.09%
91.68
0.6%
166.69
0.22%
454.55
0.06%
1652.89
0.01%
7518.8
5
0.25%
400.16
0.27%
363.77
0.15%
661.38
0.06%
1805.05
0.02%
6578.95
0.0%
29411.76
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.29% · 公平: 347.34
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 66.71% 33.29%
1.5 30.1% 69.9%
2.5 9.96% 90.04%
3.5 2.57% 97.43%
4.5 0.54% 99.46%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.44% 10.59
1 22.28% 4.49
2 26.29% 3.80
3 20.68% 4.83
4 12.20% 8.19
5+ 9.09% 11.00
大 2.5 41.98% 小 2.5 58.02%
关键盘口概率
1X2
主 胜 39.72%
平 29.38%
客 胜 30.89%
大小球 2.5
大 2.5 41.98%
小 2.5 58.02%
双方进球
是 47.79%
否 52.21%
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 6.09% 16.41 11.62% 8.61 82.29% 1.22
-1.5 17.71% 5.65 — 82.29% 1.22
-1.0 17.71% 5.65 22.28% 4.49 60.01% 1.67
-0.5 39.99% 2.5 — 60.01% 1.67
0 (平手) 39.99% 2.5 27.83% 3.59 32.18% 3.11
+0.5 67.82% 1.47 — 32.18% 3.11
+1.0 67.82% 1.47 19.45% 5.14 12.73% 7.86
+1.5 87.27% 1.15 — 12.73% 7.86
+2.0 87.27% 1.15 8.85% 11.29 3.88% 25.79

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。