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
45.01%
公平赔率 2.22
平
25.59%
公平赔率 3.91
客 胜
29.4%
公平赔率 3.4
最可能比分
1 - 1
概率 11.2% 公平赔率 8.93

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 2.22 —
平 3.91 —
客 胜 3.4 —
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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 11.2% 8.93
2 2-1 9.24% 10.82
3 1-0 8.55% 11.7
4 1-2 7.34% 13.63
5 2-0 7.05% 14.18
6 0-1 6.79% 14.73
7 2-2 6.05% 16.52
8 0-0 5.18% 19.3
9 3-1 5.08% 19.68
10 0-2 4.45% 22.49
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.18%
19.3
6.79%
14.73
4.45%
22.49
1.94%
51.5
0.64%
157.26
0.17%
600.24
1
8.55%
11.7
11.2%
8.93
7.34%
13.63
3.2%
31.21
1.05%
95.31
0.27%
363.77
2
7.05%
14.18
9.24%
10.82
6.05%
16.52
2.64%
37.84
0.87%
115.53
0.23%
440.92
3
3.88%
25.78
5.08%
19.68
3.33%
30.04
1.45%
68.79
0.48%
210.04
0.12%
801.92
4
1.6%
62.49
2.1%
47.7
1.37%
72.82
0.6%
166.78
0.2%
509.16
0.05%
1941.75
5
0.53%
189.36
0.69%
144.55
0.45%
220.7
0.2%
505.31
0.06%
1543.21
0.02%
5882.35
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.93% · 公平: 107.92
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
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 5.18% 19.30
1 15.34% 6.52
2 22.70% 4.41
3 22.40% 4.46
4 16.57% 6.03
5+ 17.81% 5.62
大 2.5 56.78% 小 2.5 43.22%
关键盘口概率
1X2
主 胜 45.01%
平 25.59%
客 胜 29.40%
大小球 2.5
大 2.5 56.78%
小 2.5 43.22%
双方进球
是 58.99%
否 41.01%
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 9.92% 10.08 13.73% 7.29 76.35% 1.31
-1.5 23.65% 4.23 — 76.35% 1.31
-1.0 23.65% 4.23 21.79% 4.59 54.56% 1.83
-0.5 45.44% 2.2 — 54.56% 1.83
0 (平手) 45.44% 2.2 24.1% 4.15 30.46% 3.28
+0.5 69.54% 1.44 — 30.46% 3.28
+1.0 69.54% 1.44 17.3% 5.78 13.16% 7.6
+1.5 86.84% 1.15 — 13.16% 7.6
+2.0 86.84% 1.15 8.65% 11.56 4.51% 22.18

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。