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
38.94%
公平赔率 2.57
平
27.89%
公平赔率 3.59
客 胜
33.17%
公平赔率 3.01
最可能比分
1 - 1
概率 12.53% 公平赔率 7.98

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 2.57 —
平 3.59 —
客 胜 3.01 —
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 12.53% 7.98
2 1-0 10.03% 9.97
3 0-1 9.28% 10.77
4 2-1 8.46% 11.82
5 1-2 7.83% 12.77
6 0-0 7.43% 13.46
7 2-0 6.77% 14.77
8 0-2 5.8% 17.23
9 2-2 5.29% 18.91
10 3-1 3.81% 26.27
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
9.28%
10.77
5.8%
17.23
2.42%
41.36
0.76%
132.35
0.19%
529.38
1
10.03%
9.97
12.53%
7.98
7.83%
12.77
3.26%
30.64
1.02%
98.04
0.26%
392.16
2
6.77%
14.77
8.46%
11.82
5.29%
18.91
2.2%
45.39
0.69%
145.24
0.17%
581.06
3
3.05%
32.83
3.81%
26.27
2.38%
42.03
0.99%
100.87
0.31%
322.79
0.08%
1290.32
4
1.03%
97.29
1.28%
77.83
0.8%
124.52
0.33%
298.86
0.1%
956.02
0.03%
3831.42
5
0.28%
360.36
0.35%
288.27
0.22%
461.25
0.09%
1107.42
0.03%
3546.1
0.01%
14084.51
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.45% · 公平: 221.39
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
客队
大 小
0.5 71.35% 28.65%
1.5 35.54% 64.46%
2.5 13.15% 86.85%
3.5 3.83% 96.17%
4.5 0.91% 99.09%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 7.43% 13.46
1 19.31% 5.18
2 25.10% 3.98
3 21.76% 4.60
4 14.14% 7.07
5+ 12.26% 8.16
大 2.5 48.16% 小 2.5 51.84%
关键盘口概率
1X2
主 胜 38.94%
平 27.89%
客 胜 33.17%
大小球 2.5
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
双方进球
是 52.85%
否 47.15%
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 6.46% 15.48 11.48% 8.71 82.07% 1.22
-1.5 17.93% 5.58 — 82.07% 1.22
-1.0 17.93% 5.58 21.23% 4.71 60.83% 1.64
-0.5 39.17% 2.55 — 60.83% 1.64
0 (平手) 39.17% 2.55 26.35% 3.79 34.48% 2.9
+0.5 65.52% 1.53 — 34.48% 2.9
+1.0 65.52% 1.53 19.66% 5.09 14.82% 6.75
+1.5 85.18% 1.17 — 14.82% 6.75
+2.0 85.18% 1.17 9.84% 10.16 4.99% 20.06

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。