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
35.67%
公平赔率 2.8
平
25.78%
公平赔率 3.88
客 胜
38.54%
公平赔率 2.59
最可能比分
1 - 1
概率 11.2% 公平赔率 8.93

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 2.8 —
平 3.88 —
客 胜 2.59 —
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 11.2% 8.93
2 1-2 8.51% 11.75
3 2-1 8.29% 12.07
4 0-1 7.57% 13.21
5 1-0 7.37% 13.57
6 2-2 6.3% 15.88
7 0-2 5.75% 17.39
8 2-0 5.45% 18.34
9 0-0 4.98% 20.09
10 1-3 4.31% 23.19
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.98%
20.09
7.57%
13.21
5.75%
17.39
2.91%
34.32
1.11%
90.31
0.34%
297.09
1
7.37%
13.57
11.2%
8.93
8.51%
11.75
4.31%
23.19
1.64%
61.02
0.5%
200.72
2
5.45%
18.34
8.29%
12.07
6.3%
15.88
3.19%
31.33
1.21%
82.45
0.37%
271.22
3
2.69%
37.17
4.09%
24.46
3.11%
32.18
1.57%
63.51
0.6%
167.14
0.18%
549.75
4
1.0%
100.47
1.51%
66.1
1.15%
86.97
0.58%
171.67
0.22%
451.67
0.07%
1485.88
5
0.29%
339.44
0.45%
223.31
0.34%
293.86
0.17%
580.05
0.07%
1526.72
0.02%
5025.13
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.89% · 公平: 112.31
双方球队进球数
主队
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%
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 4.98% 20.09
1 14.94% 6.70
2 22.40% 4.46
3 22.40% 4.46
4 16.80% 5.95
5+ 18.47% 5.41
大 2.5 57.68% 小 2.5 42.32%
关键盘口概率
1X2
主 胜 35.67%
平 25.78%
客 胜 38.54%
大小球 2.5
大 2.5 57.68%
小 2.5 42.32%
双方进球
是 60.34%
否 39.66%
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 6.67% 14.98 10.88% 9.19 82.44% 1.21
-1.5 17.56% 5.7 — 82.44% 1.21
-1.0 17.56% 5.7 19.42% 5.15 63.03% 1.59
-0.5 36.97% 2.7 — 63.03% 1.59
0 (平手) 36.97% 2.7 24.29% 4.12 38.73% 2.58
+0.5 61.27% 1.63 — 38.73% 2.58
+1.0 61.27% 1.63 19.94% 5.01 18.79% 5.32
+1.5 81.21% 1.23 — 18.79% 5.32
+2.0 81.21% 1.23 11.48% 8.71 7.31% 13.67

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。