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
40.55%
公平赔率 2.47
平
25.02%
公平赔率 4.0
客 胜
34.43%
公平赔率 2.9
最可能比分
1 - 1
概率 10.58% 公平赔率 9.46

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 2.47 —
平 4.0 —
客 胜 2.9 —
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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 10.58% 9.46
2 2-1 8.67% 11.53
3 1-2 8.04% 12.44
4 1-0 6.96% 14.37
5 2-2 6.59% 15.17
6 0-1 6.45% 15.51
7 2-0 5.71% 17.53
8 0-2 4.9% 20.4
9 3-1 4.74% 21.09
10 0-0 4.24% 23.57
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.24%
23.57
6.45%
15.51
4.9%
20.4
2.48%
40.27
0.94%
105.98
0.29%
348.55
1
6.96%
14.37
10.58%
9.46
8.04%
12.44
4.07%
24.56
1.55%
64.62
0.47%
212.59
2
5.71%
17.53
8.67%
11.53
6.59%
15.17
3.34%
29.95
1.27%
78.8
0.39%
259.2
3
3.12%
32.06
4.74%
21.09
3.6%
27.75
1.83%
54.78
0.69%
144.15
0.21%
474.16
4
1.28%
78.2
1.94%
51.45
1.48%
67.7
0.75%
133.6
0.28%
351.62
0.09%
1156.07
5
0.42%
238.44
0.64%
156.86
0.48%
206.4
0.25%
407.33
0.09%
1071.81
0.03%
3521.13
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.15% · 公平: 87.03
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
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 4.24% 23.57
1 13.41% 7.46
2 21.18% 4.72
3 22.31% 4.48
4 17.63% 5.67
5+ 21.23% 4.71
大 2.5 61.17% 小 2.5 38.83%
关键盘口概率
1X2
主 胜 40.55%
平 25.02%
客 胜 34.43%
大小球 2.5
大 2.5 61.17%
小 2.5 38.83%
双方进球
是 62.97%
否 37.03%
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 8.52% 11.73 12.2% 8.2 79.28% 1.26
-1.5 20.72% 4.83 — 79.28% 1.26
-1.0 20.72% 4.83 20.08% 4.98 59.2% 1.69
-0.5 40.8% 2.45 — 59.2% 1.69
0 (平手) 40.8% 2.45 23.55% 4.25 35.65% 2.81
+0.5 64.35% 1.55 — 35.65% 2.81
+1.0 64.35% 1.55 18.61% 5.37 17.03% 5.87
+1.5 82.96% 1.21 — 17.03% 5.87
+2.0 82.96% 1.21 10.48% 9.54 6.56% 15.25

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。