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
31.06%
公平赔率 3.22
平
29.1%
公平赔率 3.44
客 胜
39.83%
公平赔率 2.51
最可能比分
1 - 1
概率 13.01% 公平赔率 7.69

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 3.22 —
平 3.44 —
客 胜 2.51 —
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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 13.01% 7.69
2 0-1 11.61% 8.61
3 1-0 10.16% 9.84
4 0-0 9.07% 11.02
5 1-2 8.32% 12.01
6 0-2 7.43% 13.46
7 2-1 7.28% 13.73
8 2-0 5.69% 17.58
9 2-2 4.66% 21.45
10 1-3 3.55% 28.16
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.07%
11.02
11.61%
8.61
7.43%
13.46
3.17%
31.54
1.01%
98.55
0.26%
384.91
1
10.16%
9.84
13.01%
7.69
8.32%
12.01
3.55%
28.16
1.14%
88.0
0.29%
343.76
2
5.69%
17.58
7.28%
13.73
4.66%
21.45
1.99%
50.28
0.64%
157.13
0.16%
613.87
3
2.12%
47.08
2.72%
36.78
1.74%
57.47
0.74%
134.68
0.24%
420.88
0.06%
1644.74
4
0.59%
168.12
0.76%
131.35
0.49%
205.25
0.21%
481.0
0.07%
1503.76
0.02%
5882.35
5
0.13%
750.75
0.17%
586.51
0.11%
916.59
0.05%
2145.92
0.01%
6711.41
0.0%
26315.79
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.31% · 公平: 319.69
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
客队
大 小
0.5 72.2% 27.8%
1.5 36.61% 63.39%
2.5 13.83% 86.17%
3.5 4.11% 95.89%
4.5 1.0% 99.0%
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 31.06%
平 29.10%
客 胜 39.83%
大小球 2.5
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
双方进球
是 48.64%
否 51.36%
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 4.0% 25.03 8.95% 11.18 87.06% 1.15
-1.5 12.94% 7.73 — 87.06% 1.15
-1.0 12.94% 7.73 19.41% 5.15 67.65% 1.48
-0.5 32.35% 3.09 — 67.65% 1.48
0 (平手) 32.35% 3.09 27.55% 3.63 40.1% 2.49
+0.5 59.9% 1.67 — 40.1% 2.49
+1.0 59.9% 1.67 22.18% 4.51 17.92% 5.58
+1.5 82.08% 1.22 — 17.92% 5.58
+2.0 82.08% 1.22 11.68% 8.56 6.24% 16.03

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。