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
34.7%
公平赔率 2.88
平
27.98%
公平赔率 3.57
客 胜
37.32%
公平赔率 2.68
最可能比分
1 - 1
概率 12.58% 公平赔率 7.95

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 2.88 —
平 3.57 —
客 胜 2.68 —
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。

查看价值投注 →
精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-1 12.58% 7.95
2 0-1 9.83% 10.18
3 1-0 9.6% 10.41
4 1-2 8.24% 12.14
5 2-1 8.05% 12.42
6 0-0 7.5% 13.33
7 0-2 6.44% 15.53
8 2-0 6.15% 16.27
9 2-2 5.27% 18.96
10 1-3 3.6% 27.79
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.5%
13.33
9.83%
10.18
6.44%
15.53
2.81%
35.58
0.92%
108.62
0.24%
414.59
1
9.6%
10.41
12.58%
7.95
8.24%
12.14
3.6%
27.79
1.18%
84.87
0.31%
323.94
2
6.15%
16.27
8.05%
12.42
5.27%
18.96
2.3%
43.43
0.75%
132.61
0.2%
506.07
3
2.62%
38.14
3.44%
29.11
2.25%
44.45
0.98%
101.78
0.32%
310.75
0.08%
1186.24
4
0.84%
119.18
1.1%
90.98
0.72%
138.89
0.31%
318.07
0.1%
970.87
0.03%
3703.7
5
0.21%
465.55
0.28%
355.37
0.18%
542.59
0.08%
1242.24
0.03%
3787.88
0.01%
14492.75
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.44% · 公平: 228.57
双方球队进球数
主队
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%
客队
大 小
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 7.50% 13.33
1 19.43% 5.15
2 25.16% 3.97
3 21.72% 4.60
4 14.07% 7.11
5+ 12.12% 8.25
大 2.5 47.91% 小 2.5 52.09%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.70%
平 27.98%
客 胜 37.32%
大小球 2.5
大 2.5 47.91%
小 2.5 52.09%
双方进球
是 52.72%
否 47.28%
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 5.44% 18.38 10.39% 9.63 84.17% 1.19
-1.5 15.83% 6.32 — 84.17% 1.19
-1.0 15.83% 6.32 20.25% 4.94 63.93% 1.56
-0.5 36.07% 2.77 — 63.93% 1.56
0 (平手) 36.07% 2.77 26.45% 3.78 37.48% 2.67
+0.5 62.52% 1.6 — 37.48% 2.67
+1.0 62.52% 1.6 20.72% 4.83 16.76% 5.97
+1.5 83.24% 1.2 — 16.76% 5.97
+2.0 83.24% 1.2 10.88% 9.19 5.88% 17.0

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。