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
31.97%
公平赔率 3.13
平
29.15%
公平赔率 3.43
客 胜
38.88%
公平赔率 2.57
最可能比分
1 - 1
概率 13.03% 公平赔率 7.67

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 3.13 —
平 3.43 —
客 胜 2.57 —
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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 13.03% 7.67
2 0-1 11.43% 8.75
3 1-0 10.34% 9.67
4 0-0 9.07% 11.02
5 1-2 8.21% 12.18
6 2-1 7.43% 13.46
7 0-2 7.2% 13.89
8 2-0 5.89% 16.96
9 2-2 4.68% 21.37
10 1-3 3.45% 29.0
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.07%
11.02
11.43%
8.75
7.2%
13.89
3.02%
33.06
0.95%
104.96
0.24%
416.49
1
10.34%
9.67
13.03%
7.67
8.21%
12.18
3.45%
29.0
1.09%
92.07
0.27%
365.36
2
5.89%
16.96
7.43%
13.46
4.68%
21.37
1.97%
50.88
0.62%
161.52
0.16%
641.03
3
2.24%
44.64
2.82%
35.43
1.78%
56.24
0.75%
133.9
0.24%
425.17
0.06%
1686.34
4
0.64%
156.64
0.8%
124.32
0.51%
197.32
0.21%
469.92
0.07%
1492.54
0.02%
5917.16
5
0.15%
686.81
0.18%
545.26
0.12%
865.8
0.05%
2061.86
0.02%
6535.95
0.0%
25641.03
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.31% · 公平: 325.63
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.02% 31.98%
1.5 31.56% 68.44%
2.5 10.78% 89.22%
3.5 2.88% 97.12%
4.5 0.63% 99.37%
客队
大 小
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.07% 11.02
1 21.77% 4.59
2 26.13% 3.83
3 20.90% 4.78
4 12.54% 7.97
5+ 9.59% 10.43
大 2.5 43.03% 小 2.5 56.97%
关键盘口概率
1X2
主 胜 31.97%
平 29.15%
客 胜 38.88%
大小球 2.5
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
双方进球
是 48.72%
否 51.28%
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 4.24% 23.59 9.28% 10.78 86.49% 1.16
-1.5 13.51% 7.4 — 86.49% 1.16
-1.0 13.51% 7.4 19.78% 5.06 66.71% 1.5
-0.5 33.29% 3.0 — 66.71% 1.5
0 (平手) 33.29% 3.0 27.6% 3.62 39.11% 2.56
+0.5 60.89% 1.64 — 39.11% 2.56
+1.0 60.89% 1.64 21.86% 4.57 17.25% 5.8
+1.5 82.75% 1.21 — 17.25% 5.8
+2.0 82.75% 1.21 11.33% 8.83 5.92% 16.89

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。