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
59.13%
公平赔率 1.69
平
20.39%
公平赔率 4.91
客 胜
20.48%
公平赔率 4.88
最可能比分
2 - 1
概率 9.13% 公平赔率 10.96

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 1.69 —
平 4.91 —
客 胜 4.88 —
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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 9.13% 10.96
2 1-1 7.67% 13.04
3 3-1 7.24% 13.81
4 2-0 6.66% 15.01
5 2-2 6.25% 16.0
6 1-0 5.6% 17.87
7 3-0 5.28% 18.92
8 1-2 5.25% 19.04
9 3-2 4.96% 20.16
10 4-1 4.31% 23.22
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
2.35%
42.52
3.22%
31.04
2.21%
45.31
1.01%
99.22
0.35%
289.69
0.09%
1057.08
1
5.6%
17.87
7.67%
13.04
5.25%
19.04
2.4%
41.69
0.82%
121.71
0.23%
444.25
2
6.66%
15.01
9.13%
10.96
6.25%
16.0
2.85%
35.03
0.98%
102.28
0.27%
373.27
3
5.28%
18.92
7.24%
13.81
4.96%
20.16
2.26%
44.16
0.78%
128.93
0.21%
470.59
4
3.14%
31.8
4.31%
23.22
2.95%
33.89
1.35%
74.21
0.46%
216.68
0.13%
790.51
5
1.5%
66.82
2.05%
48.77
1.4%
71.2
0.64%
155.91
0.22%
455.17
0.06%
1661.13
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.72% · 公平: 26.86
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 90.74% 9.26%
1.5 68.71% 31.28%
2.5 42.5% 57.49%
3.5 21.71% 78.29%
4.5 9.33% 90.66%
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 2.35% 42.52
1 8.82% 11.34
2 16.54% 6.05
3 20.67% 4.84
4 19.38% 5.16
5+ 32.24% 3.10
大 2.5 72.29% 小 2.5 27.71%
关键盘口概率
1X2
主 胜 59.13%
平 20.39%
客 胜 20.48%
大小球 2.5
大 2.5 72.29%
小 2.5 27.71%
双方进球
是 67.68%
否 32.32%
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 21.0% 4.76 17.59% 5.69 61.41% 1.63
-1.5 38.59% 2.59 — 61.41% 1.63
-1.0 38.59% 2.59 21.27% 4.7 40.13% 2.49
-0.5 59.86% 1.67 — 40.13% 2.49
0 (平手) 59.86% 1.67 19.06% 5.25 21.07% 4.75
+0.5 78.93% 1.27 — 21.07% 4.75
+1.0 78.93% 1.27 12.25% 8.17 8.82% 11.33
+1.5 91.17% 1.1 — 8.82% 11.33
+2.0 91.17% 1.1 5.83% 17.16 3.0% 33.39

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。