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
42.54%
公平赔率 2.35
平
25.95%
公平赔率 3.85
客 胜
31.52%
公平赔率 3.17
最可能比分
1 - 1
概率 11.39% 公平赔率 8.78

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 2.35 —
平 3.85 —
客 胜 3.17 —
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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 11.39% 8.78
2 2-1 9.0% 11.11
3 1-0 8.44% 11.85
4 1-2 7.69% 13.01
5 0-1 7.21% 13.87
6 2-0 6.67% 15.0
7 2-2 6.07% 16.46
8 0-0 5.34% 18.73
9 0-2 4.87% 20.55
10 3-1 4.74% 21.1
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.34%
18.73
7.21%
13.87
4.87%
20.55
2.19%
45.67
0.74%
135.32
0.2%
501.25
1
8.44%
11.85
11.39%
8.78
7.69%
13.01
3.46%
28.91
1.17%
85.65
0.32%
317.16
2
6.67%
15.0
9.0%
11.11
6.07%
16.46
2.73%
36.59
0.92%
108.41
0.25%
401.45
3
3.51%
28.49
4.74%
21.1
3.2%
31.26
1.44%
69.47
0.49%
205.85
0.13%
762.2
4
1.39%
72.12
1.87%
53.42
1.26%
79.15
0.57%
175.87
0.19%
521.1
0.05%
1930.5
5
0.44%
228.26
0.59%
169.06
0.4%
250.44
0.18%
556.48
0.06%
1650.17
0.02%
6097.56
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.84% · 公平: 119.57
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 79.4% 20.6%
1.5 46.86% 53.14%
2.5 21.15% 78.85%
3.5 7.61% 92.39%
4.5 2.26% 97.74%
客队
大 小
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.34% 18.73
1 15.65% 6.39
2 22.92% 4.36
3 22.39% 4.47
4 16.40% 6.10
5+ 17.31% 5.78
大 2.5 56.09% 小 2.5 43.91%
关键盘口概率
1X2
主 胜 42.54%
平 25.95%
客 胜 31.52%
大小球 2.5
大 2.5 56.09%
小 2.5 43.91%
双方进球
是 58.82%
否 41.18%
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 8.74% 11.44 12.86% 7.77 78.39% 1.28
-1.5 21.61% 4.63 — 78.39% 1.28
-1.0 21.61% 4.63 21.27% 4.7 57.12% 1.75
-0.5 42.88% 2.33 — 57.12% 1.75
0 (平手) 42.88% 2.33 24.45% 4.09 32.67% 3.06
+0.5 67.33% 1.49 — 32.67% 3.06
+1.0 67.33% 1.49 18.17% 5.5 14.5% 6.9
+1.5 85.5% 1.17 — 14.5% 6.9
+2.0 85.5% 1.17 9.39% 10.65 5.11% 19.57

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。