足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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
33.57%
公平赔率 2.98
平
29.63%
公平赔率 3.37
客 胜
36.8%
公平赔率 2.72
最可能比分
1 - 1
概率 13.18% 公平赔率 7.59

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 2.98 —
平 3.37 —
客 胜 2.72 —
发现价值投注机会

将模型公平赔率与博彩公司赔率对比，发现正期望值投注。

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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 13.18% 7.59
2 0-1 11.46% 8.72
3 1-0 11.08% 9.03
4 0-0 9.63% 10.38
5 1-2 7.84% 12.75
6 2-1 7.58% 13.19
7 0-2 6.82% 14.66
8 2-0 6.37% 15.7
9 2-2 4.51% 22.17
10 1-3 3.11% 32.14
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.63%
10.38
11.46%
8.72
6.82%
14.66
2.71%
36.96
0.8%
124.24
0.19%
521.92
1
11.08%
9.03
13.18%
7.59
7.84%
12.75
3.11%
32.14
0.93%
108.04
0.22%
453.93
2
6.37%
15.7
7.58%
13.19
4.51%
22.17
1.79%
55.9
0.53%
187.9
0.13%
789.27
3
2.44%
40.96
2.91%
34.42
1.73%
57.84
0.69%
145.82
0.2%
490.2
0.05%
2057.61
4
0.7%
142.45
0.84%
119.7
0.5%
201.21
0.2%
507.1
0.06%
1703.58
0.01%
7142.86
5
0.16%
619.2
0.19%
520.56
0.11%
874.89
0.05%
2207.51
0.01%
7407.41
0.0%
31250.0
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.26% · 公平: 377.93
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
客队
大 小
0.5 69.58% 30.42%
1.5 33.38% 66.62%
2.5 11.84% 88.16%
3.5 3.29% 96.71%
4.5 0.75% 99.25%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.63% 10.38
1 22.54% 4.44
2 26.37% 3.79
3 20.57% 4.86
4 12.03% 8.31
5+ 8.85% 11.30
大 2.5 41.45% 小 2.5 58.55%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.57%
平 29.63%
客 胜 36.80%
大小球 2.5
大 2.5 41.45%
小 2.5 58.55%
双方进球
是 47.55%
否 52.45%
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 4.56% 21.91 9.82% 10.18 85.61% 1.17
-1.5 14.39% 6.95 — 85.61% 1.17
-1.0 14.39% 6.95 20.6% 4.85 65.02% 1.54
-0.5 34.98% 2.86 — 65.02% 1.54
0 (平手) 34.98% 2.86 28.07% 3.56 36.94% 2.71
+0.5 63.06% 1.59 — 36.94% 2.71
+1.0 63.06% 1.59 21.31% 4.69 15.63% 6.4
+1.5 84.37% 1.19 — 15.63% 6.4
+2.0 84.37% 1.19 10.52% 9.51 5.11% 19.55

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。