足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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
33.77%
公平赔率 2.96
平
26.13%
公平赔率 3.83
客 胜
40.1%
公平赔率 2.49
最可能比分
1 - 1
概率 11.48% 公平赔率 8.71

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 2.96 —
平 3.83 —
客 胜 2.49 —
发现价值投注机会

将模型公平赔率与博彩公司赔率对比，发现正期望值投注。

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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 11.48% 8.71
2 1-2 8.72% 11.46
3 0-1 8.2% 12.2
4 2-1 8.03% 12.45
5 1-0 7.55% 13.24
6 0-2 6.23% 16.05
7 2-2 6.11% 16.38
8 0-0 5.39% 18.54
9 2-0 5.29% 18.92
10 1-3 4.42% 22.63
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.39%
18.54
8.2%
12.2
6.23%
16.05
3.16%
31.68
1.2%
83.36
0.36%
274.2
1
7.55%
13.24
11.48%
8.71
8.72%
11.46
4.42%
22.63
1.68%
59.55
0.51%
195.89
2
5.29%
18.92
8.03%
12.45
6.11%
16.38
3.09%
32.32
1.18%
85.06
0.36%
279.8
3
2.47%
40.54
3.75%
26.67
2.85%
35.1
1.44%
69.27
0.55%
182.28
0.17%
599.52
4
0.86%
115.83
1.31%
76.21
1.0%
100.27
0.51%
197.9
0.19%
520.83
0.06%
1712.33
5
0.24%
413.74
0.37%
272.18
0.28%
358.17
0.14%
706.71
0.05%
1858.74
0.02%
6134.97
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.79% · 公平: 126.1
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 75.34% 24.66%
1.5 40.82% 59.18%
2.5 16.65% 83.35%
3.5 5.37% 94.63%
4.5 1.43% 98.57%
客队
大 小
0.5 78.13% 21.87%
1.5 44.88% 55.12%
2.5 19.62% 80.38%
3.5 6.82% 93.18%
4.5 1.95% 98.05%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.39% 18.54
1 15.75% 6.35
2 22.99% 4.35
3 22.38% 4.47
4 16.34% 6.12
5+ 17.15% 5.83
大 2.5 55.86% 小 2.5 44.14%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.77%
平 26.13%
客 胜 40.10%
大小球 2.5
大 2.5 55.86%
小 2.5 44.14%
双方进球
是 58.86%
否 41.14%
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 5.83% 17.15 10.19% 9.82 83.98% 1.19
-1.5 16.02% 6.24 — 83.98% 1.19
-1.0 16.02% 6.24 19.0% 5.26 64.98% 1.54
-0.5 35.02% 2.86 — 64.98% 1.54
0 (平手) 35.02% 2.86 24.63% 4.06 40.35% 2.48
+0.5 59.65% 1.68 — 40.35% 2.48
+1.0 59.65% 1.68 20.63% 4.85 19.73% 5.07
+1.5 80.27% 1.25 — 19.73% 5.07
+2.0 80.27% 1.25 12.01% 8.33 7.72% 12.95

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。