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
36.8%
公平赔率 2.72
平
26.39%
公平赔率 3.79
客 胜
36.8%
公平赔率 2.72
最可能比分
1 - 1
概率 11.42% 公平赔率 8.75

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 2.72 —
平 3.79 —
客 胜 2.72 —
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 11.42% 8.75
2 1-2 8.4% 11.91
3 2-1 8.4% 11.91
4 0-1 7.77% 12.87
5 1-0 7.77% 12.87
6 2-2 6.17% 16.2
7 0-2 5.71% 17.51
8 2-0 5.71% 17.51
9 0-0 5.29% 18.92
10 1-3 4.11% 24.31
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
7.77%
12.87
5.71%
17.51
2.8%
35.73
1.03%
97.22
0.3%
330.69
1
7.77%
12.87
11.42%
8.75
8.4%
11.91
4.11%
24.31
1.51%
66.14
0.44%
224.97
2
5.71%
17.51
8.4%
11.91
6.17%
16.2
3.02%
33.07
1.11%
89.98
0.33%
306.09
3
2.8%
35.73
4.11%
24.31
3.02%
33.07
1.48%
67.49
0.54%
183.65
0.16%
624.61
4
1.03%
97.22
1.51%
66.14
1.11%
89.98
0.54%
183.65
0.2%
499.75
0.06%
1700.68
5
0.3%
330.69
0.44%
224.97
0.33%
306.09
0.16%
624.61
0.06%
1700.68
0.02%
5780.35
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.81% · 公平: 123.82
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 77.01% 22.99%
1.5 43.21% 56.79%
2.5 18.37% 81.63%
3.5 6.19% 93.81%
4.5 1.72% 98.28%
客队
大 小
0.5 77.01% 22.99%
1.5 43.21% 56.79%
2.5 18.37% 81.63%
3.5 6.19% 93.81%
4.5 1.72% 98.28%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.48% 5.72
大 2.5 56.32% 小 2.5 43.68%
关键盘口概率
1X2
主 胜 36.80%
平 26.39%
客 胜 36.80%
大小球 2.5
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
双方进球
是 59.3%
否 40.7%
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 6.8% 14.71 11.11% 9.0 82.09% 1.22
-1.5 17.91% 5.58 — 82.09% 1.22
-1.0 17.91% 5.58 19.8% 5.05 62.29% 1.61
-0.5 37.71% 2.65 — 62.29% 1.61
0 (平手) 37.71% 2.65 24.58% 4.07 37.71% 2.65
+0.5 62.29% 1.61 — 37.71% 2.65
+1.0 62.29% 1.61 19.8% 5.05 17.91% 5.58
+1.5 82.09% 1.22 — 17.91% 5.58
+2.0 82.09% 1.22 11.11% 9.0 6.8% 14.71

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。