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
31.08%
公平赔率 3.22
平
26.27%
公平赔率 3.81
客 胜
42.65%
公平赔率 2.34
最可能比分
1 - 1
概率 11.63% 公平赔率 8.6

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 3.22 —
平 3.81 —
客 胜 2.34 —
发现价值投注机会

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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 11.63% 8.6
2 1-2 9.01% 11.1
3 0-1 8.88% 11.27
4 2-1 7.62% 13.13
5 1-0 7.5% 13.33
6 0-2 6.88% 14.54
7 2-2 5.9% 16.94
8 0-0 5.73% 17.46
9 2-0 4.91% 20.35
10 1-3 4.66% 21.48
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.73%
17.46
8.88%
11.27
6.88%
14.54
3.55%
28.13
1.38%
72.61
0.43%
234.19
1
7.5%
13.33
11.63%
8.6
9.01%
11.1
4.66%
21.48
1.8%
55.42
0.56%
178.79
2
4.91%
20.35
7.62%
13.13
5.9%
16.94
3.05%
32.79
1.18%
84.62
0.37%
272.93
3
2.15%
46.6
3.33%
30.07
2.58%
38.8
1.33%
75.09
0.52%
193.76
0.16%
625.0
4
0.7%
142.31
1.09%
91.81
0.84%
118.46
0.44%
229.25
0.17%
591.72
0.05%
1908.4
5
0.18%
543.18
0.29%
350.39
0.22%
452.08
0.11%
874.89
0.04%
2257.34
0.01%
7299.27
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.75% · 公平: 133.24
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
客队
大 小
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.73% 17.46
1 16.38% 6.11
2 23.42% 4.27
3 22.33% 4.48
4 15.97% 6.26
5+ 16.18% 6.18
大 2.5 54.47% 小 2.5 45.53%
关键盘口概率
1X2
主 胜 31.08%
平 26.27%
客 胜 42.65%
大小球 2.5
大 2.5 54.47%
小 2.5 45.53%
双方进球
是 57.52%
否 42.48%
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 4.85% 20.64 9.21% 10.86 85.95% 1.16
-1.5 14.05% 7.12 — 85.95% 1.16
-1.0 14.05% 7.12 18.18% 5.5 67.77% 1.48
-0.5 32.23% 3.1 — 67.77% 1.48
0 (平手) 32.23% 3.1 24.77% 4.04 42.99% 2.33
+0.5 57.01% 1.75 — 42.99% 2.33
+1.0 57.01% 1.75 21.51% 4.65 21.48% 4.66
+1.5 78.52% 1.27 — 21.48% 4.66
+2.0 78.52% 1.27 12.89% 7.76 8.59% 11.64

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。