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
37.3%
公平赔率 2.68
平
27.06%
公平赔率 3.7
客 胜
35.63%
公平赔率 2.81
最可能比分
1 - 1
概率 12.09% 公平赔率 8.27

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 2.68 —
平 3.7 —
客 胜 2.81 —
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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 12.09% 8.27
2 1-0 8.82% 11.34
3 0-1 8.76% 11.42
4 2-1 8.34% 11.99
5 1-2 8.28% 12.08
6 0-0 6.39% 15.64
7 2-0 6.09% 16.43
8 0-2 6.0% 16.67
9 2-2 5.71% 17.51
10 3-1 3.84% 26.07
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
6.39%
15.64
8.76%
11.42
6.0%
16.67
2.74%
36.5
0.94%
106.58
0.26%
388.95
1
8.82%
11.34
12.09%
8.27
8.28%
12.08
3.78%
26.45
1.29%
77.23
0.35%
281.85
2
6.09%
16.43
8.34%
11.99
5.71%
17.51
2.61%
38.33
0.89%
111.92
0.24%
408.5
3
2.8%
35.71
3.84%
26.07
2.63%
38.05
1.2%
83.33
0.41%
243.31
0.11%
888.1
4
0.97%
103.52
1.32%
75.56
0.91%
110.3
0.41%
241.55
0.14%
705.22
0.04%
2570.69
5
0.27%
375.09
0.37%
273.75
0.25%
399.68
0.11%
874.89
0.04%
2557.54
0.01%
9345.79
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.59% · 公平: 170.65
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.84% 25.16%
1.5 40.12% 59.88%
2.5 16.17% 83.83%
3.5 5.15% 94.85%
4.5 1.35% 98.65%
客队
大 小
0.5 74.59% 25.41%
1.5 39.78% 60.22%
2.5 15.93% 84.07%
3.5 5.04% 94.96%
4.5 1.31% 98.69%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 6.39% 15.64
1 17.58% 5.69
2 24.17% 4.14
3 22.16% 4.51
4 15.23% 6.56
5+ 14.46% 6.91
大 2.5 51.85% 小 2.5 48.15%
关键盘口概率
1X2
主 胜 37.30%
平 27.06%
客 胜 35.63%
大小球 2.5
大 2.5 51.85%
小 2.5 48.15%
双方进球
是 55.82%
否 44.18%
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 6.26% 15.98 10.95% 9.13 82.79% 1.21
-1.5 17.21% 5.81 — 82.79% 1.21
-1.0 17.21% 5.81 20.25% 4.94 62.54% 1.6
-0.5 37.46% 2.67 — 62.54% 1.6
0 (平手) 37.46% 2.67 25.54% 3.91 37.0% 2.7
+0.5 63.0% 1.59 — 37.0% 2.7
+1.0 63.0% 1.59 20.1% 4.98 16.9% 5.92
+1.5 83.1% 1.2 — 16.9% 5.92
+2.0 83.1% 1.2 10.8% 9.26 6.11% 16.38

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。