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
31.32%
公平赔率 3.19
平
26.9%
公平赔率 3.72
客 胜
41.78%
公平赔率 2.39
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 3.19 —
平 3.72 —
客 胜 2.39 —
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 9.46% 10.57
3 1-2 8.89% 11.25
4 1-0 8.12% 12.32
5 2-1 7.63% 13.11
6 0-2 7.0% 14.28
7 0-0 6.39% 15.64
8 2-2 5.65% 17.71
9 2-0 5.16% 19.4
10 1-3 4.39% 22.8
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
6.39%
15.64
9.46%
10.57
7.0%
14.28
3.45%
28.95
1.28%
78.25
0.38%
264.34
1
8.12%
12.32
12.02%
8.32
8.89%
11.25
4.39%
22.8
1.62%
61.61
0.48%
208.16
2
5.16%
19.4
7.63%
13.11
5.65%
17.71
2.79%
35.9
1.03%
97.03
0.31%
327.76
3
2.18%
45.82
3.23%
30.96
2.39%
41.84
1.18%
84.8
0.44%
229.2
0.13%
774.59
4
0.69%
144.32
1.03%
97.51
0.76%
131.77
0.37%
267.09
0.14%
722.02
0.04%
2439.02
5
0.18%
568.18
0.26%
383.88
0.19%
518.67
0.1%
1051.52
0.04%
2840.91
0.01%
9615.38
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.62% · 公平: 162.36
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 71.92% 28.08%
1.5 36.25% 63.75%
2.5 13.6% 86.4%
3.5 4.02% 95.98%
4.5 0.97% 99.03%
客队
大 小
0.5 77.24% 22.76%
1.5 43.55% 56.45%
2.5 18.61% 81.39%
3.5 6.32% 93.68%
4.5 1.76% 98.23%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 6.39% 15.64
1 17.58% 5.69
2 24.17% 4.14
3 22.16% 4.51
4 15.23% 6.56
5+ 14.46% 6.91
大 2.5 51.85% 小 2.5 48.15%
关键盘口概率
1X2
主 胜 31.32%
平 26.90%
客 胜 41.78%
大小球 2.5
大 2.5 51.85%
小 2.5 48.15%
双方进球
是 55.55%
否 44.45%
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 4.72% 21.19 9.25% 10.81 86.03% 1.16
-1.5 13.97% 7.16 — 86.03% 1.16
-1.0 13.97% 7.16 18.55% 5.39 67.48% 1.48
-0.5 32.52% 3.08 — 67.48% 1.48
0 (平手) 32.52% 3.08 25.38% 3.94 42.1% 2.38
+0.5 57.9% 1.73 — 42.1% 2.38
+1.0 57.9% 1.73 21.62% 4.63 20.48% 4.88
+1.5 79.52% 1.26 — 20.48% 4.88
+2.0 79.52% 1.26 12.56% 7.96 7.92% 12.62

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。