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
45.88%
公平赔率 2.18
平
25.58%
公平赔率 3.91
客 胜
28.53%
公平赔率 3.5
最可能比分
1 - 1
概率 11.23% 公平赔率 8.9

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 2.18 —
平 3.91 —
客 胜 3.5 —
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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 11.23% 8.9
2 2-1 9.32% 10.73
3 1-0 8.78% 11.4
4 2-0 7.28% 13.73
5 1-2 7.19% 13.91
6 0-1 6.77% 14.78
7 2-2 5.97% 16.76
8 0-0 5.29% 18.92
9 3-1 5.16% 19.38
10 0-2 4.33% 23.09
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
6.77%
14.78
4.33%
23.09
1.85%
54.12
0.59%
169.12
0.15%
660.5
1
8.78%
11.4
11.23%
8.9
7.19%
13.91
3.07%
32.6
0.98%
101.88
0.25%
397.93
2
7.28%
13.73
9.32%
10.73
5.97%
16.76
2.55%
39.28
0.81%
122.74
0.21%
479.39
3
4.03%
24.81
5.16%
19.38
3.3%
30.29
1.41%
70.99
0.45%
221.83
0.12%
866.55
4
1.67%
59.79
2.14%
46.71
1.37%
72.98
0.58%
171.06
0.19%
534.47
0.05%
2087.68
5
0.56%
180.08
0.71%
140.69
0.45%
219.83
0.19%
515.2
0.06%
1610.31
0.02%
6289.31
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.92% · 公平: 108.47
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 80.99% 19.01%
1.5 49.42% 50.58%
2.5 23.23% 76.77%
3.5 8.73% 91.27%
4.5 2.71% 97.29%
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 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.48% 5.72
大 2.5 56.32% 小 2.5 43.68%
关键盘口概率
1X2
主 胜 45.88%
平 25.58%
客 胜 28.53%
大小球 2.5
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
双方进球
是 58.47%
否 41.53%
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 10.26% 9.75 14.03% 7.13 75.72% 1.32
-1.5 24.28% 4.12 — 75.72% 1.32
-1.0 24.28% 4.12 22.05% 4.53 53.66% 1.86
-0.5 46.33% 2.16 — 53.66% 1.86
0 (平手) 46.33% 2.16 24.1% 4.15 29.57% 3.38
+0.5 70.43% 1.42 — 29.57% 3.38
+1.0 70.43% 1.42 17.0% 5.88 12.56% 7.96
+1.5 87.44% 1.14 — 12.56% 7.96
+2.0 87.44% 1.14 8.34% 11.99 4.22% 23.68

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。