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
45.94%
公平赔率 2.18
平
25.31%
公平赔率 3.95
客 胜
28.75%
公平赔率 3.48
最可能比分
1 - 1
概率 11.02% 公平赔率 9.07

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 3.95 —
客 胜 3.48 —
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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 11.02% 9.07
2 2-1 9.31% 10.74
3 1-0 8.41% 11.88
4 1-2 7.22% 13.85
5 2-0 7.11% 14.06
6 0-1 6.52% 15.33
7 2-2 6.1% 16.39
8 3-1 5.25% 19.06
9 0-0 4.98% 20.09
10 0-2 4.27% 23.41
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.98%
20.09
6.52%
15.33
4.27%
23.41
1.87%
53.61
0.61%
163.69
0.16%
624.61
1
8.41%
11.88
11.02%
9.07
7.22%
13.85
3.15%
31.72
1.03%
96.85
0.27%
369.69
2
7.11%
14.06
9.31%
10.74
6.1%
16.39
2.66%
37.54
0.87%
114.63
0.23%
437.45
3
4.01%
24.97
5.25%
19.06
3.44%
29.1
1.5%
66.64
0.49%
203.46
0.13%
776.4
4
1.69%
59.09
2.22%
45.11
1.45%
68.87
0.63%
157.73
0.21%
481.7
0.05%
1838.24
5
0.57%
174.83
0.75%
133.46
0.49%
203.75
0.21%
466.64
0.07%
1424.5
0.02%
5434.78
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.01% · 公平: 99.2
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 81.55% 18.45%
1.5 50.36% 49.64%
2.5 24.01% 75.99%
3.5 9.17% 90.83%
4.5 2.9% 97.1%
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 4.98% 20.09
1 14.94% 6.70
2 22.40% 4.46
3 22.40% 4.46
4 16.80% 5.95
5+ 18.47% 5.41
大 2.5 57.68% 小 2.5 42.32%
关键盘口概率
1X2
主 胜 45.94%
平 25.31%
客 胜 28.75%
大小球 2.5
大 2.5 57.68%
小 2.5 42.32%
双方进球
是 59.54%
否 40.46%
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 10.48% 9.55 14.04% 7.12 75.48% 1.32
-1.5 24.52% 4.08 — 75.48% 1.32
-1.0 24.52% 4.08 21.87% 4.57 53.6% 1.87
-0.5 46.39% 2.16 — 53.6% 1.87
0 (平手) 46.39% 2.16 23.83% 4.2 29.78% 3.36
+0.5 70.22% 1.42 — 29.78% 3.36
+1.0 70.22% 1.42 16.96% 5.9 12.82% 7.8
+1.5 87.18% 1.15 — 12.82% 7.8
+2.0 87.18% 1.15 8.44% 11.85 4.38% 22.83

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。