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
33.64%
公平赔率 2.97
平
30.39%
公平赔率 3.29
客 胜
35.98%
公平赔率 2.78
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 2.97 —
平 3.29 —
客 胜 2.78 —
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 12.03% 8.31
3 1-0 11.82% 8.46
4 0-0 10.65% 9.39
5 1-2 7.54% 13.25
6 2-1 7.41% 13.49
7 0-2 6.8% 14.71
8 2-0 6.56% 15.25
9 2-2 4.19% 23.88
10 1-3 2.84% 35.19
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
10.65%
9.39
12.03%
8.31
6.8%
14.71
2.56%
39.06
0.72%
138.27
0.16%
611.62
1
11.82%
8.46
13.35%
7.49
7.54%
13.25
2.84%
35.19
0.8%
124.56
0.18%
551.27
2
6.56%
15.25
7.41%
13.49
4.19%
23.88
1.58%
63.4
0.45%
224.42
0.1%
993.05
3
2.43%
41.21
2.74%
36.47
1.55%
64.55
0.58%
171.35
0.16%
606.43
0.04%
2680.97
4
0.67%
148.5
0.76%
131.42
0.43%
232.61
0.16%
617.67
0.05%
2188.18
0.01%
9708.74
5
0.15%
668.9
0.17%
592.07
0.1%
1048.22
0.04%
2785.52
0.01%
9803.92
0.0%
43478.26
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.21% · 公平: 471.7
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 67.04% 32.96%
1.5 30.46% 69.54%
2.5 10.16% 89.84%
3.5 2.65% 97.35%
4.5 0.56% 99.44%
客队
大 小
0.5 67.7% 32.3%
1.5 31.19% 68.81%
2.5 10.57% 89.43%
3.5 2.8% 97.2%
4.5 0.61% 99.39%
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% 13.00
大 2.5 38.8% 小 2.5 61.2%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.64%
平 30.39%
客 胜 35.98%
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 4.37% 22.86 9.77% 10.24 85.86% 1.16
-1.5 14.14% 7.07 — 85.86% 1.16
-1.0 14.14% 7.07 20.95% 4.77 64.91% 1.54
-0.5 35.09% 2.85 — 64.91% 1.54
0 (平手) 35.09% 2.85 28.82% 3.47 36.09% 2.77
+0.5 63.91% 1.56 — 36.09% 2.77
+1.0 63.91% 1.56 21.33% 4.69 14.76% 6.77
+1.5 85.24% 1.17 — 14.76% 6.77
+2.0 85.24% 1.17 10.12% 9.88 4.64% 21.55

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。