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
32.02%
公平赔率 3.12
平
26.5%
公平赔率 3.77
客 胜
41.48%
公平赔率 2.41
最可能比分
1 - 1
概率 11.76% 公平赔率 8.5

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 3.12 —
平 3.77 —
客 胜 2.41 —
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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 11.76% 8.5
2 0-1 8.91% 11.22
3 1-2 8.88% 11.26
4 1-0 7.79% 12.84
5 2-1 7.76% 12.88
6 0-2 6.73% 14.86
7 0-0 5.9% 16.95
8 2-2 5.86% 17.06
9 2-0 5.14% 19.45
10 1-3 4.47% 22.37
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.9%
16.95
8.91%
11.22
6.73%
14.86
3.39%
29.53
1.28%
78.23
0.39%
259.0
1
7.79%
12.84
11.76%
8.5
8.88%
11.26
4.47%
22.37
1.69%
59.26
0.51%
196.23
2
5.14%
19.45
7.76%
12.88
5.86%
17.06
2.95%
33.9
1.11%
89.79
0.34%
297.35
3
2.26%
44.21
3.42%
29.28
2.58%
38.78
1.3%
77.04
0.49%
204.08
0.15%
675.68
4
0.75%
133.96
1.13%
88.72
0.85%
117.5
0.43%
233.43
0.16%
618.43
0.05%
2049.18
5
0.2%
507.36
0.3%
336.02
0.22%
445.04
0.11%
884.17
0.04%
2341.92
0.01%
7751.94
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.7% · 公平: 143.06
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 73.29% 26.71%
1.5 38.02% 61.98%
2.5 14.75% 85.25%
3.5 4.51% 95.49%
4.5 1.13% 98.87%
客队
大 小
0.5 77.91% 22.09%
1.5 44.55% 55.45%
2.5 19.37% 80.63%
3.5 6.69% 93.31%
4.5 1.9% 98.09%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.90% 16.95
1 16.70% 5.99
2 23.63% 4.23
3 22.29% 4.49
4 15.77% 6.34
5+ 15.70% 6.37
大 2.5 53.77% 小 2.5 46.23%
关键盘口概率
1X2
主 胜 32.02%
平 26.50%
客 胜 41.48%
大小球 2.5
大 2.5 53.77%
小 2.5 46.23%
双方进球
是 57.1%
否 42.9%
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 5.08% 19.68 9.53% 10.49 85.39% 1.17
-1.5 14.61% 6.84 — 85.39% 1.17
-1.0 14.61% 6.84 18.61% 5.37 66.78% 1.5
-0.5 33.22% 3.01 — 66.78% 1.5
0 (平手) 33.22% 3.01 25.0% 4.0 41.78% 2.39
+0.5 58.22% 1.72 — 41.78% 2.39
+1.0 58.22% 1.72 21.28% 4.7 20.5% 4.88
+1.5 79.5% 1.26 — 20.5% 4.88
+2.0 79.5% 1.26 12.47% 8.02 8.03% 12.46

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。