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
35.94%
公平赔率 2.78
平
26.08%
公平赔率 3.83
客 胜
37.98%
公平赔率 2.63
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 2.78 —
平 3.83 —
客 胜 2.63 —
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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 8.45% 11.83
3 2-1 8.34% 11.99
4 0-1 7.82% 12.78
5 1-0 7.72% 12.96
6 2-2 6.17% 16.21
7 0-2 5.79% 17.27
8 2-0 5.63% 17.75
9 0-0 5.29% 18.92
10 1-3 4.17% 23.98
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
7.82%
12.78
5.79%
17.27
2.86%
35.01
1.06%
94.63
0.31%
319.69
1
7.72%
12.96
11.42%
8.75
8.45%
11.83
4.17%
23.98
1.54%
64.81
0.46%
218.96
2
5.63%
17.75
8.34%
11.99
6.17%
16.21
3.04%
32.85
1.13%
88.78
0.33%
299.94
3
2.74%
36.47
4.06%
24.64
3.0%
33.3
1.48%
67.5
0.55%
182.42
0.16%
616.14
4
1.0%
99.91
1.48%
67.51
1.1%
91.23
0.54%
184.91
0.2%
499.75
0.06%
1689.19
5
0.29%
342.11
0.43%
231.21
0.32%
312.4
0.16%
633.31
0.06%
1712.33
0.02%
5780.35
其他比分(任一方 6 球及以上) 0.81% · 公平: 123.75
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 76.78% 23.22%
1.5 42.87% 57.13%
2.5 18.12% 81.88%
3.5 6.07% 93.93%
4.5 1.68% 98.32%
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 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 35.94%
平 26.08%
客 胜 37.98%
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 6.64% 15.06 10.96% 9.12 82.4% 1.21
-1.5 17.6% 5.68 — 82.4% 1.21
-1.0 17.6% 5.68 19.66% 5.09 62.73% 1.59
-0.5 37.27% 2.68 — 62.73% 1.59
0 (平手) 37.27% 2.68 24.58% 4.07 38.15% 2.62
+0.5 61.85% 1.62 — 38.15% 2.62
+1.0 61.85% 1.62 19.93% 5.02 18.22% 5.49
+1.5 81.78% 1.22 — 18.22% 5.49
+2.0 81.78% 1.22 11.26% 8.88 6.96% 14.38

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。