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
30.98%
公平赔率 3.23
平
29.24%
公平赔率 3.42
客 胜
39.78%
公平赔率 2.51
最可能比分
1 - 1
概率 13.05% 公平赔率 7.66

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 3.23 —
平 3.42 —
客 胜 2.51 —
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 13.05% 7.66
2 0-1 11.75% 8.51
3 1-0 10.27% 9.73
4 0-0 9.26% 10.8
5 1-2 8.28% 12.07
6 0-2 7.46% 13.4
7 2-1 7.24% 13.81
8 2-0 5.7% 17.54
9 2-2 4.6% 21.75
10 1-3 3.51% 28.51
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.26%
10.8
11.75%
8.51
7.46%
13.4
3.16%
31.65
1.0%
99.68
0.25%
392.46
1
10.27%
9.73
13.05%
7.66
8.28%
12.07
3.51%
28.51
1.11%
89.81
0.28%
353.61
2
5.7%
17.54
7.24%
13.81
4.6%
21.75
1.95%
51.37
0.62%
161.81
0.16%
636.94
3
2.11%
47.4
2.68%
37.32
1.7%
58.78
0.72%
138.85
0.23%
437.25
0.06%
1721.17
4
0.59%
170.82
0.74%
134.5
0.47%
211.82
0.2%
500.25
0.06%
1574.8
0.02%
6211.18
5
0.13%
769.23
0.17%
605.69
0.1%
954.2
0.04%
2252.25
0.01%
7092.2
0.0%
27777.78
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.3% · 公平: 333.78
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 67.04% 32.96%
1.5 30.46% 69.54%
2.5 10.16% 89.84%
3.5 2.65% 97.35%
4.5 0.56% 99.44%
客队
大 小
0.5 71.92% 28.08%
1.5 36.25% 63.75%
2.5 13.6% 86.4%
3.5 4.02% 95.98%
4.5 0.97% 99.03%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.26% 10.80
1 22.03% 4.54
2 26.21% 3.82
3 20.80% 4.81
4 12.37% 8.08
5+ 9.34% 10.71
大 2.5 42.51% 小 2.5 57.49%
关键盘口概率
1X2
主 胜 30.98%
平 29.24%
客 胜 39.78%
大小球 2.5
大 2.5 42.51%
小 2.5 57.49%
双方进球
是 48.22%
否 51.78%
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 3.94% 25.41 8.9% 11.24 87.16% 1.15
-1.5 12.84% 7.79 — 87.16% 1.15
-1.0 12.84% 7.79 19.43% 5.15 67.73% 1.48
-0.5 32.27% 3.1 — 67.73% 1.48
0 (平手) 32.27% 3.1 27.69% 3.61 40.05% 2.5
+0.5 59.95% 1.67 — 40.05% 2.5
+1.0 59.95% 1.67 22.23% 4.5 17.82% 5.61
+1.5 82.18% 1.22 — 17.82% 5.61
+2.0 82.18% 1.22 11.65% 8.58 6.17% 16.22

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。