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
34.13%
公平赔率 2.93
平
27.38%
公平赔率 3.65
客 胜
38.49%
公平赔率 2.6
最可能比分
1 - 1
概率 12.27% 公平赔率 8.15

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 2.93 —
平 3.65 —
客 胜 2.6 —
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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 12.27% 8.15
2 0-1 9.37% 10.68
3 1-0 8.89% 11.25
4 1-2 8.47% 11.81
5 2-1 8.04% 12.44
6 0-0 6.79% 14.73
7 0-2 6.46% 15.47
8 2-0 5.82% 17.17
9 2-2 5.55% 18.03
10 1-3 3.9% 25.67
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
6.79%
14.73
9.37%
10.68
6.46%
15.47
2.97%
33.63
1.03%
97.48
0.28%
353.23
1
8.89%
11.25
12.27%
8.15
8.47%
11.81
3.9%
25.67
1.34%
74.42
0.37%
269.61
2
5.82%
17.17
8.04%
12.44
5.55%
18.03
2.55%
39.2
0.88%
113.61
0.24%
411.69
3
2.54%
39.32
3.51%
28.49
2.42%
41.29
1.11%
89.77
0.38%
260.21
0.11%
942.51
4
0.83%
120.05
1.15%
86.99
0.79%
126.09
0.36%
274.12
0.13%
794.28
0.03%
2881.84
5
0.22%
458.3
0.3%
332.01
0.21%
481.23
0.1%
1046.03
0.03%
3030.3
0.01%
10989.01
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.53% · 公平: 188.86
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
客队
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%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 6.79% 14.73
1 18.26% 5.48
2 24.56% 4.07
3 22.02% 4.54
4 14.81% 6.75
5+ 13.56% 7.37
大 2.5 50.39% 小 2.5 49.61%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.13%
平 27.38%
客 胜 38.49%
大小球 2.5
大 2.5 50.39%
小 2.5 49.61%
双方进球
是 54.65%
否 45.35%
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 5.47% 18.27 10.23% 9.77 84.29% 1.19
-1.5 15.71% 6.37 — 84.29% 1.19
-1.0 15.71% 6.37 19.75% 5.06 64.54% 1.55
-0.5 35.46% 2.82 — 64.54% 1.55
0 (平手) 35.46% 2.82 25.86% 3.87 38.69% 2.58
+0.5 61.31% 1.63 — 38.69% 2.58
+1.0 61.31% 1.63 20.81% 4.81 17.88% 5.59
+1.5 82.12% 1.22 — 17.88% 5.59
+2.0 82.12% 1.22 11.35% 8.81 6.53% 15.32

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。