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
30.77%
公平赔率 3.25
平
28.46%
公平赔率 3.51
客 胜
40.77%
公平赔率 2.45
最可能比分
1 - 1
概率 12.78% 公平赔率 7.83

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 3.25 —
平 3.51 —
客 胜 2.45 —
发现价值投注机会

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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 12.78% 7.83
2 0-1 11.11% 9.0
3 1-0 9.53% 10.49
4 1-2 8.56% 11.68
5 0-0 8.29% 12.06
6 0-2 7.44% 13.43
7 2-1 7.35% 13.61
8 2-0 5.48% 18.24
9 2-2 4.92% 20.32
10 1-3 3.82% 26.15
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
8.29%
12.06
11.11%
9.0
7.44%
13.43
3.32%
30.08
1.11%
89.78
0.3%
335.01
1
9.53%
10.49
12.78%
7.83
8.56%
11.68
3.82%
26.15
1.28%
78.07
0.34%
291.29
2
5.48%
18.24
7.35%
13.61
4.92%
20.32
2.2%
45.49
0.74%
135.78
0.2%
506.59
3
2.1%
47.58
2.82%
35.51
1.89%
53.0
0.84%
118.65
0.28%
354.23
0.08%
1321.0
4
0.6%
165.51
0.81%
123.52
0.54%
184.33
0.24%
412.71
0.08%
1231.53
0.02%
4587.16
5
0.14%
719.42
0.19%
537.06
0.12%
801.28
0.06%
1795.33
0.02%
5347.59
0.01%
20000.0
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.38% · 公平: 263.37
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
客队
大 小
0.5 73.82% 26.18%
1.5 38.73% 61.27%
2.5 15.22% 84.78%
3.5 4.72% 95.28%
4.5 1.2% 98.8%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 8.29% 12.06
1 20.64% 4.84
2 25.70% 3.89
3 21.33% 4.69
4 13.28% 7.53
5+ 10.75% 9.30
大 2.5 45.36% 小 2.5 54.64%
关键盘口概率
1X2
主 胜 30.77%
平 28.46%
客 胜 40.77%
大小球 2.5
大 2.5 45.36%
小 2.5 54.64%
双方进球
是 50.44%
否 49.56%
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 4.08% 24.5 8.9% 11.24 87.02% 1.15
-1.5 12.98% 7.7 — 87.02% 1.15
-1.0 12.98% 7.7 19.03% 5.25 67.99% 1.47
-0.5 32.01% 3.12 — 67.99% 1.47
0 (平手) 32.01% 3.12 26.92% 3.71 41.07% 2.43
+0.5 58.93% 1.7 — 41.07% 2.43
+1.0 58.93% 1.7 22.17% 4.51 18.9% 5.29
+1.5 81.1% 1.23 — 18.9% 5.29
+2.0 81.1% 1.23 12.08% 8.28 6.81% 14.68

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。