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
44.68%
公平赔率 2.24
平
26.04%
公平赔率 3.84
客 胜
29.28%
公平赔率 3.42
最可能比分
1 - 1
概率 11.52% 公平赔率 8.68

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 2.24 —
平 3.84 —
客 胜 3.42 —
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 11.52% 8.68
2 2-1 9.22% 10.85
3 1-0 9.07% 11.02
4 1-2 7.32% 13.67
5 2-0 7.26% 13.78
6 0-1 7.2% 13.89
7 2-2 5.85% 17.09
8 0-0 5.67% 17.64
9 3-1 4.92% 20.34
10 0-2 4.57% 21.87
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.67%
17.64
7.2%
13.89
4.57%
21.87
1.94%
51.66
0.61%
162.71
0.16%
640.61
1
9.07%
11.02
11.52%
8.68
7.32%
13.67
3.1%
32.29
0.98%
101.7
0.25%
400.32
2
7.26%
13.78
9.22%
10.85
5.85%
17.09
2.48%
40.36
0.79%
127.11
0.2%
500.5
3
3.87%
25.84
4.92%
20.34
3.12%
32.04
1.32%
75.68
0.42%
238.32
0.11%
938.09
4
1.55%
64.59
1.97%
50.86
1.25%
80.09
0.53%
189.18
0.17%
595.95
0.04%
2347.42
5
0.5%
201.86
0.63%
158.93
0.4%
250.25
0.17%
591.37
0.05%
1862.2
0.01%
7352.94
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.8% · 公平: 124.78
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 79.81% 20.19%
1.5 47.51% 52.49%
2.5 21.66% 78.34%
3.5 7.88% 92.12%
4.5 2.37% 97.63%
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 5.67% 17.64
1 16.27% 6.15
2 23.35% 4.28
3 22.34% 4.48
4 16.03% 6.24
5+ 16.34% 6.12
大 2.5 54.71% 小 2.5 45.29%
关键盘口概率
1X2
主 胜 44.68%
平 26.04%
客 胜 29.28%
大小球 2.5
大 2.5 54.71%
小 2.5 45.29%
双方进球
是 57.4%
否 42.6%
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 9.49% 10.53 13.61% 7.35 76.9% 1.3
-1.5 23.1% 4.33 — 76.9% 1.3
-1.0 23.1% 4.33 22.0% 4.55 54.9% 1.82
-0.5 45.1% 2.22 — 54.9% 1.82
0 (平手) 45.1% 2.22 24.55% 4.07 30.36% 3.29
+0.5 69.64% 1.44 — 30.36% 3.29
+1.0 69.64% 1.44 17.46% 5.73 12.9% 7.75
+1.5 87.1% 1.15 — 12.9% 7.75
+2.0 87.1% 1.15 8.57% 11.67 4.32% 23.12

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。