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
31.75%
公平赔率 3.15
平
25.91%
公平赔率 3.86
客 胜
42.33%
公平赔率 2.36
最可能比分
1 - 1
概率 11.36% 公平赔率 8.8

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 3.15 —
平 3.86 —
客 胜 2.36 —
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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 11.36% 8.8
2 1-2 8.97% 11.14
3 0-1 8.35% 11.97
4 2-1 7.72% 12.95
5 1-0 7.19% 13.91
6 0-2 6.6% 15.15
7 2-2 6.1% 16.39
8 0-0 5.29% 18.92
9 2-0 4.89% 20.45
10 1-3 4.73% 21.16
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
8.35%
11.97
6.6%
15.15
3.48%
28.77
1.37%
72.84
0.43%
230.52
1
7.19%
13.91
11.36%
8.8
8.97%
11.14
4.73%
21.16
1.87%
53.56
0.59%
169.49
2
4.89%
20.45
7.72%
12.95
6.1%
16.39
3.21%
31.11
1.27%
78.77
0.4%
249.25
3
2.22%
45.12
3.5%
28.56
2.77%
36.15
1.46%
68.63
0.58%
173.76
0.18%
549.75
4
0.75%
132.7
1.19%
83.99
0.94%
106.32
0.5%
201.86
0.2%
510.99
0.06%
1618.12
5
0.21%
487.8
0.32%
308.74
0.26%
390.93
0.13%
742.39
0.05%
1879.7
0.02%
5952.38
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.85% · 公平: 118.22
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.33% 25.67%
1.5 39.43% 60.57%
2.5 15.69% 84.31%
3.5 4.93% 95.07%
4.5 1.27% 98.73%
客队
大 小
0.5 79.4% 20.6%
1.5 46.86% 53.14%
2.5 21.15% 78.85%
3.5 7.61% 92.39%
4.5 2.26% 97.74%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.48% 5.72
大 2.5 56.32% 小 2.5 43.68%
关键盘口概率
1X2
主 胜 31.75%
平 25.91%
客 胜 42.33%
大小球 2.5
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
双方进球
是 59.02%
否 40.98%
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 5.21% 19.21 9.48% 10.55 85.32% 1.17
-1.5 14.68% 6.81 — 85.32% 1.17
-1.0 14.68% 6.81 18.23% 5.48 67.08% 1.49
-0.5 32.92% 3.04 — 67.08% 1.49
0 (平手) 32.92% 3.04 24.42% 4.1 42.66% 2.34
+0.5 57.34% 1.74 — 42.66% 2.34
+1.0 57.34% 1.74 21.18% 4.72 21.48% 4.66
+1.5 78.52% 1.27 — 21.48% 4.66
+2.0 78.52% 1.27 12.79% 7.82 8.69% 11.51

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。