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
34.21%
公平赔率 2.92
平
28.87%
公平赔率 3.46
客 胜
36.91%
公平赔率 2.71
最可能比分
1 - 1
概率 12.95% 公平赔率 7.72

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 2.92 —
平 3.46 —
客 胜 2.71 —
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 12.95% 7.72
2 0-1 10.7% 9.35
3 1-0 10.44% 9.58
4 0-0 8.63% 11.59
5 1-2 8.03% 12.46
6 2-1 7.83% 12.77
7 0-2 6.63% 15.07
8 2-0 6.32% 15.83
9 2-2 4.86% 20.59
10 1-3 3.32% 30.14
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
8.63%
11.59
10.7%
9.35
6.63%
15.07
2.74%
36.47
0.85%
117.63
0.21%
474.38
1
10.44%
9.58
12.95%
7.72
8.03%
12.46
3.32%
30.14
1.03%
97.22
0.26%
392.0
2
6.32%
15.83
7.83%
12.77
4.86%
20.59
2.01%
49.82
0.62%
160.69
0.15%
648.09
3
2.55%
39.25
3.16%
31.65
1.96%
51.05
0.81%
123.52
0.25%
398.41
0.06%
1607.72
4
0.77%
129.75
0.96%
104.64
0.59%
168.78
0.24%
408.33
0.08%
1317.52
0.02%
5319.15
5
0.19%
536.19
0.23%
432.34
0.14%
697.35
0.06%
1686.34
0.02%
5434.78
0.0%
21739.13
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.33% · 公平: 300.39
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 70.18% 29.82%
1.5 34.1% 65.9%
2.5 12.27% 87.73%
3.5 3.46% 96.54%
4.5 0.8% 99.2%
客队
大 小
0.5 71.06% 28.94%
1.5 35.18% 64.82%
2.5 12.93% 87.07%
3.5 3.73% 96.27%
4.5 0.88% 99.12%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 8.63% 11.59
1 21.14% 4.73
2 25.90% 3.86
3 21.15% 4.73
4 12.95% 7.72
5+ 10.22% 9.78
大 2.5 44.33% 小 2.5 55.67%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.21%
平 28.87%
客 胜 36.91%
大小球 2.5
大 2.5 44.33%
小 2.5 55.67%
双方进球
是 49.87%
否 50.13%
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 4.99% 20.05 10.13% 9.87 84.88% 1.18
-1.5 15.12% 6.61 — 84.88% 1.18
-1.0 15.12% 6.61 20.5% 4.88 64.38% 1.55
-0.5 35.62% 2.81 — 64.38% 1.55
0 (平手) 35.62% 2.81 27.32% 3.66 37.06% 2.7
+0.5 62.94% 1.59 — 37.06% 2.7
+1.0 62.94% 1.59 21.01% 4.76 16.05% 6.23
+1.5 83.95% 1.19 — 16.05% 6.23
+2.0 83.95% 1.19 10.64% 9.4 5.41% 18.48

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。