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
49.15%
公平赔率 2.03
平
24.07%
公平赔率 4.16
客 胜
26.78%
公平赔率 3.73
最可能比分
1 - 1
概率 10.16% 公平赔率 9.84

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 2.03 —
平 4.16 —
客 胜 3.73 —
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 10.16% 9.84
2 2-1 9.45% 10.58
3 1-0 7.58% 13.19
4 2-0 7.05% 14.18
5 1-2 6.81% 14.69
6 2-2 6.33% 15.8
7 3-1 5.86% 17.07
8 0-1 5.46% 18.31
9 3-0 4.37% 22.87
10 0-0 4.08% 24.53
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
5.46%
18.31
3.66%
27.33
1.63%
61.18
0.55%
182.62
0.15%
681.2
1
7.58%
13.19
10.16%
9.84
6.81%
14.69
3.04%
32.89
1.02%
98.18
0.27%
366.3
2
7.05%
14.18
9.45%
10.58
6.33%
15.8
2.83%
35.37
0.95%
105.57
0.25%
393.86
3
4.37%
22.87
5.86%
17.07
3.92%
25.48
1.75%
57.04
0.59%
170.27
0.16%
635.32
4
2.03%
49.19
2.72%
36.71
1.83%
54.79
0.82%
122.67
0.27%
366.17
0.07%
1366.12
5
0.76%
132.24
1.01%
98.69
0.68%
147.3
0.3%
329.71
0.1%
984.25
0.03%
3676.47
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.46% · 公平: 68.6
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 84.43% 15.57%
1.5 55.48% 44.52%
2.5 28.55% 71.45%
3.5 11.85% 88.15%
4.5 4.09% 95.91%
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 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.62
5+ 21.94% 4.56
大 2.5 62.01% 小 2.5 37.99%
关键盘口概率
1X2
主 胜 49.15%
平 24.07%
客 胜 26.78%
大小球 2.5
大 2.5 62.01%
小 2.5 37.99%
双方进球
是 62.32%
否 37.68%
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 12.73% 7.85 15.07% 6.64 72.19% 1.39
-1.5 27.8% 3.6 — 72.19% 1.39
-1.0 27.8% 3.6 21.88% 4.57 50.31% 1.99
-0.5 49.69% 2.01 — 50.31% 1.99
0 (平手) 49.69% 2.01 22.62% 4.42 27.69% 3.61
+0.5 72.31% 1.38 — 27.69% 3.61
+1.0 72.31% 1.38 15.76% 6.34 11.93% 8.38
+1.5 88.07% 1.14 — 11.93% 8.38
+2.0 88.07% 1.14 7.82% 12.78 4.11% 24.35

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。