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
54.48%
公平赔率 1.84
平
22.4%
公平赔率 4.46
客 胜
23.12%
公平赔率 4.32
最可能比分
2 - 1
概率 9.53% 公平赔率 10.5

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 1.84 —
平 4.46 —
客 胜 4.32 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 2-1 9.53% 10.5
2 1-1 9.12% 10.97
3 2-0 7.22% 13.86
4 1-0 6.91% 14.48
5 3-1 6.64% 15.07
6 2-2 6.29% 15.91
7 1-2 6.02% 16.62
8 3-0 5.03% 19.89
9 3-2 4.38% 22.83
10 0-1 4.36% 22.93
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.3%
30.26
4.36%
22.93
2.88%
34.74
1.27%
78.95
0.42%
239.23
0.11%
906.62
1
6.91%
14.48
9.12%
10.97
6.02%
16.62
2.65%
37.78
0.87%
114.47
0.23%
433.65
2
7.22%
13.86
9.53%
10.5
6.29%
15.91
2.77%
36.15
0.91%
109.54
0.24%
414.94
3
5.03%
19.89
6.64%
15.07
4.38%
22.83
1.93%
51.89
0.64%
157.23
0.17%
595.59
4
2.63%
38.07
3.47%
28.84
2.29%
43.7
1.01%
99.31
0.33%
300.93
0.09%
1140.25
5
1.1%
91.07
1.45%
68.99
0.96%
104.54
0.42%
237.59
0.14%
719.94
0.04%
2724.8
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.24% · 公平: 44.69
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 87.63% 12.37%
1.5 61.78% 38.22%
2.5 34.77% 65.23%
3.5 15.95% 84.05%
4.5 6.11% 93.89%
客队
大 小
0.5 73.29% 26.71%
1.5 38.02% 61.98%
2.5 14.75% 85.25%
3.5 4.51% 95.49%
4.5 1.13% 98.87%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.30% 30.26
1 11.27% 8.88
2 19.21% 5.21
3 21.84% 4.58
4 18.62% 5.37
5+ 25.77% 3.88
大 2.5 66.22% 小 2.5 33.78%
关键盘口概率
1X2
主 胜 54.48%
平 22.40%
客 胜 23.12%
大小球 2.5
大 2.5 66.22%
小 2.5 33.78%
双方进球
是 64.22%
否 35.78%
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 16.56% 6.04 16.61% 6.02 66.83% 1.5
-1.5 33.17% 3.01 — 66.83% 1.5
-1.0 33.17% 3.01 21.97% 4.55 44.86% 2.23
-0.5 55.14% 1.81 — 44.86% 2.23
0 (平手) 55.14% 1.81 21.01% 4.76 23.85% 4.19
+0.5 76.15% 1.31 — 23.85% 4.19
+1.0 76.15% 1.31 13.88% 7.21 9.97% 10.03
+1.5 90.02% 1.11 — 9.97% 10.03
+2.0 90.02% 1.11 6.63% 15.09 3.35% 29.88

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。