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
40.91%
公平赔率 2.44
平
24.63%
公平赔率 4.06
客 胜
34.46%
公平赔率 2.9
最可能比分
1 - 1
概率 10.22% 公平赔率 9.78

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 2.44 —
平 4.06 —
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 10.22% 9.78
2 2-1 8.64% 11.58
3 1-2 7.97% 12.54
4 2-2 6.74% 14.84
5 1-0 6.55% 15.26
6 0-1 6.05% 16.53
7 2-0 5.54% 18.06
8 3-1 4.87% 20.55
9 0-2 4.72% 21.19
10 1-3 4.15% 24.12
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.88%
25.79
6.05%
16.53
4.72%
21.19
2.45%
40.76
0.96%
104.52
0.3%
335.01
1
6.55%
15.26
10.22%
9.78
7.97%
12.54
4.15%
24.12
1.62%
61.84
0.5%
198.22
2
5.54%
18.06
8.64%
11.58
6.74%
14.84
3.5%
28.54
1.37%
73.19
0.43%
234.58
3
3.12%
32.06
4.87%
20.55
3.8%
26.35
1.97%
50.67
0.77%
129.92
0.24%
416.32
4
1.32%
75.88
2.06%
48.64
1.6%
62.36
0.83%
119.92
0.33%
307.5
0.1%
985.22
5
0.45%
224.52
0.69%
143.91
0.54%
184.5
0.28%
354.74
0.11%
909.92
0.03%
2915.45
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.31% · 公平: 76.31
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 81.55% 18.45%
1.5 50.36% 49.64%
2.5 24.01% 75.99%
3.5 9.17% 90.83%
4.5 2.9% 97.1%
客队
大 小
0.5 78.99% 21.01%
1.5 46.21% 53.79%
2.5 20.64% 79.36%
3.5 7.34% 92.66%
4.5 2.15% 97.85%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.88% 25.79
1 12.60% 7.94
2 20.48% 4.88
3 22.18% 4.51
4 18.02% 5.55
5+ 22.83% 4.38
大 2.5 63.04% 小 2.5 36.96%
关键盘口概率
1X2
主 胜 40.91%
平 24.63%
客 胜 34.46%
大小球 2.5
大 2.5 63.04%
小 2.5 36.96%
双方进球
是 64.41%
否 35.59%
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 8.91% 11.23 12.32% 8.12 78.77% 1.27
-1.5 21.23% 4.71 — 78.77% 1.27
-1.0 21.23% 4.71 19.94% 5.01 58.83% 1.7
-0.5 41.17% 2.43 — 58.83% 1.7
0 (平手) 41.17% 2.43 23.17% 4.32 35.66% 2.8
+0.5 64.34% 1.55 — 35.66% 2.8
+1.0 64.34% 1.55 18.41% 5.43 17.25% 5.8
+1.5 82.75% 1.21 — 17.25% 5.8
+2.0 82.75% 1.21 10.5% 9.52 6.75% 14.81

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。