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
32.85%
公平赔率 3.04
平
26.93%
公平赔率 3.71
客 胜
40.22%
公平赔率 2.49
最可能比分
1 - 1
概率 12.02% 公平赔率 8.32

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 3.04 —
平 3.71 —
客 胜 2.49 —
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 12.02% 8.32
2 0-1 9.18% 10.9
3 1-2 8.72% 11.47
4 1-0 8.29% 12.06
5 2-1 7.87% 12.7
6 0-2 6.65% 15.03
7 0-0 6.33% 15.8
8 2-2 5.71% 17.52
9 2-0 5.43% 18.41
10 1-3 4.21% 23.74
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
6.33%
15.8
9.18%
10.9
6.65%
15.03
3.22%
31.1
1.17%
85.78
0.34%
295.77
1
8.29%
12.06
12.02%
8.32
8.72%
11.47
4.21%
23.74
1.53%
65.48
0.44%
225.78
2
5.43%
18.41
7.87%
12.7
5.71%
17.52
2.76%
36.24
1.0%
99.97
0.29%
344.71
3
2.37%
42.17
3.44%
29.08
2.49%
40.11
1.2%
82.99
0.44%
228.94
0.13%
789.27
4
0.78%
128.77
1.13%
88.8
0.82%
122.49
0.39%
253.42
0.14%
699.3
0.04%
2409.64
5
0.2%
491.4
0.29%
338.98
0.21%
467.51
0.1%
967.12
0.04%
2666.67
0.01%
9174.31
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.61% · 公平: 164.07
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 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 6.33% 15.80
1 17.47% 5.72
2 24.11% 4.15
3 22.18% 4.51
4 15.30% 6.53
5+ 14.61% 6.84
大 2.5 52.1% 小 2.5 47.9%
关键盘口概率
1X2
主 胜 32.85%
平 26.93%
客 胜 40.22%
大小球 2.5
大 2.5 52.1%
小 2.5 47.9%
双方进球
是 55.89%
否 44.11%
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 5.21% 19.21 9.8% 10.21 85.0% 1.18
-1.5 15.0% 6.66 — 85.0% 1.18
-1.0 15.0% 6.66 19.09% 5.24 65.9% 1.52
-0.5 34.1% 2.93 — 65.9% 1.52
0 (平手) 34.1% 2.93 25.42% 3.93 40.48% 2.47
+0.5 59.52% 1.68 — 40.48% 2.47
+1.0 59.52% 1.68 21.13% 4.73 19.35% 5.17
+1.5 80.65% 1.24 — 19.35% 5.17
+2.0 80.65% 1.24 12.0% 8.33 7.34% 13.62

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。