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
48.11%
公平赔率 2.08
平
25.38%
公平赔率 3.94
客 胜
26.51%
公平赔率 3.77
最可能比分
1 - 1
概率 11.19% 公平赔率 8.94

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 2.08 —
平 3.94 —
客 胜 3.77 —
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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 11.19% 8.94
2 2-1 9.51% 10.52
3 1-0 9.17% 10.91
4 2-0 7.79% 12.83
5 1-2 6.82% 14.66
6 0-1 6.58% 15.2
7 2-2 5.8% 17.24
8 0-0 5.39% 18.54
9 3-1 5.39% 18.56
10 3-0 4.42% 22.64
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.39%
18.54
6.58%
15.2
4.01%
24.91
1.63%
61.26
0.5%
200.88
0.12%
823.05
1
9.17%
10.91
11.19%
8.94
6.82%
14.66
2.77%
36.04
0.85%
118.16
0.21%
484.26
2
7.79%
12.83
9.51%
10.52
5.8%
17.24
2.36%
42.4
0.72%
139.0
0.18%
569.8
3
4.42%
22.64
5.39%
18.56
3.29%
30.43
1.34%
74.82
0.41%
245.34
0.1%
1005.03
4
1.88%
53.28
2.29%
43.67
1.4%
71.59
0.57%
176.06
0.17%
577.03
0.04%
2364.07
5
0.64%
156.69
0.78%
128.45
0.47%
210.57
0.19%
517.87
0.06%
1697.79
0.01%
6944.44
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.96% · 公平: 104.01
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 81.73% 18.27%
1.5 50.68% 49.32%
2.5 24.28% 75.72%
3.5 9.32% 90.68%
4.5 2.96% 97.04%
客队
大 小
0.5 70.48% 29.52%
1.5 34.46% 65.54%
2.5 12.49% 87.51%
3.5 3.55% 96.45%
4.5 0.83% 99.17%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.39% 18.54
1 15.75% 6.35
2 22.99% 4.35
3 22.38% 4.47
4 16.34% 6.12
5+ 17.15% 5.83
大 2.5 55.86% 小 2.5 44.14%
关键盘口概率
1X2
主 胜 48.11%
平 25.38%
客 胜 26.51%
大小球 2.5
大 2.5 55.86%
小 2.5 44.14%
双方进球
是 57.6%
否 42.4%
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 11.25% 8.89 14.79% 6.76 73.96% 1.35
-1.5 26.04% 3.84 — 73.96% 1.35
-1.0 26.04% 3.84 22.59% 4.43 51.37% 1.95
-0.5 48.63% 2.06 — 51.37% 1.95
0 (平手) 48.63% 2.06 23.9% 4.18 27.46% 3.64
+0.5 72.54% 1.38 — 27.46% 3.64
+1.0 72.54% 1.38 16.21% 6.17 11.25% 8.89
+1.5 88.75% 1.13 — 11.25% 8.89
+2.0 88.75% 1.13 7.62% 13.13 3.63% 27.55

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。