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
34.59%
公平赔率 2.89
平
30.81%
公平赔率 3.25
客 胜
34.59%
公平赔率 2.89
最可能比分
1 - 1
概率 13.35% 公平赔率 7.49

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 2.89 —
平 3.25 —
客 胜 2.89 —
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 13.35% 7.49
2 0-1 11.92% 8.39
3 1-0 11.92% 8.39
4 0-0 10.65% 9.39
5 1-2 7.48% 13.37
6 2-1 7.48% 13.37
7 0-2 6.68% 14.98
8 2-0 6.68% 14.98
9 2-2 4.19% 23.88
10 1-3 2.79% 35.82
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
10.65%
9.39
11.92%
8.39
6.68%
14.98
2.49%
40.12
0.7%
143.27
0.16%
639.8
1
11.92%
8.39
13.35%
7.49
7.48%
13.37
2.79%
35.82
0.78%
127.93
0.18%
571.1
2
6.68%
14.98
7.48%
13.37
4.19%
23.88
1.56%
63.96
0.44%
228.41
0.1%
1019.37
3
2.49%
40.12
2.79%
35.82
1.56%
63.96
0.58%
171.32
0.16%
612.0
0.04%
2732.24
4
0.7%
143.27
0.78%
127.93
0.44%
228.41
0.16%
612.0
0.05%
2183.41
0.01%
9708.74
5
0.16%
639.8
0.18%
571.1
0.1%
1019.37
0.04%
2732.24
0.01%
9708.74
0.0%
43478.26
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.21% · 公平: 472.59
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
客队
大 小
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 10.65% 9.39
1 23.85% 4.19
2 26.71% 3.74
3 19.94% 5.01
4 11.17% 8.95
5+ 7.69% 13.01
大 2.5 38.8% 小 2.5 61.2%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.59%
平 30.81%
客 胜 34.59%
大小球 2.5
大 2.5 38.8%
小 2.5 61.2%
双方进球
是 45.39%
否 54.61%
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 4.51% 22.19 9.95% 10.05 85.55% 1.17
-1.5 14.45% 6.92 — 85.55% 1.17
-1.0 14.45% 6.92 21.14% 4.73 64.41% 1.55
-0.5 35.59% 2.81 — 64.41% 1.55
0 (平手) 35.59% 2.81 28.82% 3.47 35.59% 2.81
+0.5 64.41% 1.55 — 35.59% 2.81
+1.0 64.41% 1.55 21.14% 4.73 14.45% 6.92
+1.5 85.55% 1.17 — 14.45% 6.92
+2.0 85.55% 1.17 9.95% 10.05 4.51% 22.19

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。