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
33.19%
公平赔率 3.01
平
28.65%
公平赔率 3.49
客 胜
38.16%
公平赔率 2.62
最可能比分
1 - 1
概率 12.86% 公平赔率 7.77

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 3.01 —
平 3.49 —
客 胜 2.62 —
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 12.86% 7.77
2 0-1 10.72% 9.33
3 1-0 10.05% 9.95
4 0-0 8.37% 11.94
5 1-2 8.23% 12.15
6 2-1 7.72% 12.96
7 0-2 6.86% 14.58
8 2-0 6.03% 16.59
9 2-2 4.94% 20.25
10 1-3 3.51% 28.47
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
8.37%
11.94
10.72%
9.33
6.86%
14.58
2.93%
34.16
0.94%
106.76
0.24%
417.01
1
10.05%
9.95
12.86%
7.77
8.23%
12.15
3.51%
28.47
1.12%
88.97
0.29%
347.58
2
6.03%
16.59
7.72%
12.96
4.94%
20.25
2.11%
47.45
0.67%
148.28
0.17%
579.37
3
2.41%
41.46
3.09%
32.39
1.98%
50.61
0.84%
118.62
0.27%
370.64
0.07%
1447.18
4
0.72%
138.22
0.93%
107.98
0.59%
168.72
0.25%
395.41
0.08%
1236.09
0.02%
4830.92
5
0.17%
576.04
0.22%
449.84
0.14%
702.74
0.06%
1647.45
0.02%
5154.64
0.01%
20000.0
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.36% · 公平: 280.58
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 69.88% 30.12%
1.5 33.74% 66.26%
2.5 12.05% 87.95%
3.5 3.38% 96.62%
4.5 0.77% 99.23%
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 8.37% 11.94
1 20.77% 4.82
2 25.75% 3.88
3 21.29% 4.70
4 13.20% 7.58
5+ 10.62% 9.42
大 2.5 45.1% 小 2.5 54.9%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.19%
平 28.65%
客 胜 38.16%
大小球 2.5
大 2.5 45.1%
小 2.5 54.9%
双方进球
是 50.45%
否 49.55%
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 4.74% 21.08 9.77% 10.23 85.48% 1.17
-1.5 14.52% 6.89 — 85.48% 1.17
-1.0 14.52% 6.89 20.02% 5.0 65.47% 1.53
-0.5 34.53% 2.9 — 65.47% 1.53
0 (平手) 34.53% 2.9 27.11% 3.69 38.36% 2.61
+0.5 61.64% 1.62 — 38.36% 2.61
+1.0 61.64% 1.62 21.35% 4.68 17.01% 5.88
+1.5 82.99% 1.2 — 17.01% 5.88
+2.0 82.99% 1.2 11.12% 8.99 5.89% 16.98

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。