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
29.02%
公平赔率 3.45
平
27.65%
公平赔率 3.62
客 胜
43.33%
公平赔率 2.31
最可能比分
1 - 1
概率 12.42% 公平赔率 8.05

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 3.45 —
平 3.62 —
客 胜 2.31 —
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 12.42% 8.05
2 0-1 10.8% 9.26
3 1-2 8.94% 11.18
4 1-0 8.63% 11.59
5 0-2 7.78% 12.86
6 0-0 7.5% 13.33
7 2-1 7.14% 14.0
8 2-2 5.14% 19.44
9 2-0 4.96% 20.16
10 1-3 4.29% 23.29
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.5%
13.33
10.8%
9.26
7.78%
12.86
3.73%
26.78
1.34%
74.4
0.39%
258.33
1
8.63%
11.59
12.42%
8.05
8.94%
11.18
4.29%
23.29
1.55%
64.7
0.45%
224.62
2
4.96%
20.16
7.14%
14.0
5.14%
19.44
2.47%
40.51
0.89%
112.51
0.26%
390.62
3
1.9%
52.59
2.74%
36.52
1.97%
50.72
0.95%
105.66
0.34%
293.51
0.1%
1019.37
4
0.55%
182.92
0.79%
127.02
0.57%
176.43
0.27%
367.51
0.1%
1021.45
0.03%
3546.1
5
0.13%
795.54
0.18%
552.18
0.13%
766.87
0.06%
1597.44
0.02%
4444.44
0.01%
15384.62
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.49% · 公平: 205.34
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
客队
大 小
0.5 76.31% 23.69%
1.5 42.19% 57.81%
2.5 17.62% 82.38%
3.5 5.83% 94.17%
4.5 1.59% 98.41%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 7.50% 13.33
1 19.43% 5.15
2 25.16% 3.97
3 21.72% 4.60
4 14.07% 7.11
5+ 12.12% 8.25
大 2.5 47.91% 小 2.5 52.09%
关键盘口概率
1X2
主 胜 29.02%
平 27.65%
客 胜 43.33%
大小球 2.5
大 2.5 47.91%
小 2.5 52.09%
双方进球
是 52.15%
否 47.85%
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 3.79% 26.4 8.33% 12.0 87.88% 1.14
-1.5 12.12% 8.25 — 87.88% 1.14
-1.0 12.12% 8.25 18.04% 5.54 69.84% 1.43
-0.5 30.16% 3.32 — 69.84% 1.43
0 (平手) 30.16% 3.32 26.12% 3.83 43.72% 2.29
+0.5 56.28% 1.78 — 43.72% 2.29
+1.0 56.28% 1.78 22.59% 4.43 21.13% 4.73
+1.5 78.87% 1.27 — 21.13% 4.73
+2.0 78.87% 1.27 13.07% 7.65 8.07% 12.39

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。