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
40.65%
公平赔率 2.46
平
24.25%
公平赔率 4.12
客 胜
35.1%
公平赔率 2.85
最可能比分
1 - 1
概率 9.83% 公平赔率 10.17

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 2.46 —
平 4.12 —
客 胜 2.85 —
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 9.83% 10.17
2 2-1 8.51% 11.76
3 1-2 7.96% 12.56
4 2-2 6.89% 14.52
5 1-0 6.07% 16.48
6 0-1 5.68% 17.59
7 2-0 5.25% 19.05
8 3-1 4.9% 20.39
9 0-2 4.6% 21.72
10 1-3 4.3% 23.25
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.51%
28.5
5.68%
17.59
4.6%
21.72
2.49%
40.23
1.01%
99.32
0.33%
306.56
1
6.07%
16.48
9.83%
10.17
7.96%
12.56
4.3%
23.25
1.74%
57.41
0.56%
177.18
2
5.25%
19.05
8.51%
11.76
6.89%
14.52
3.72%
26.88
1.51%
66.37
0.49%
204.83
3
3.03%
33.03
4.9%
20.39
3.97%
25.17
2.15%
46.61
0.87%
115.09
0.28%
355.24
4
1.31%
76.37
2.12%
47.14
1.72%
58.2
0.93%
107.77
0.38%
266.1
0.12%
821.02
5
0.45%
220.7
0.73%
136.24
0.59%
168.21
0.32%
311.53
0.13%
769.23
0.04%
2375.3
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.5% · 公平: 66.62
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 82.27% 17.73%
1.5 51.6% 48.4%
2.5 25.07% 74.93%
3.5 9.77% 90.23%
4.5 3.16% 96.84%
客队
大 小
0.5 80.21% 19.79%
1.5 48.15% 51.85%
2.5 22.18% 77.82%
3.5 8.16% 91.84%
4.5 2.48% 97.52%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.51% 28.50
1 11.75% 8.51
2 19.69% 5.08
3 21.98% 4.55
4 18.41% 5.43
5+ 24.66% 4.06
大 2.5 65.05% 小 2.5 34.95%
关键盘口概率
1X2
主 胜 40.65%
平 24.25%
客 胜 35.10%
大小球 2.5
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
双方进球
是 65.99%
否 34.01%
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 9.05% 11.05 12.23% 8.17 78.72% 1.27
-1.5 21.28% 4.7 — 78.72% 1.27
-1.0 21.28% 4.7 19.62% 5.1 59.1% 1.69
-0.5 40.9% 2.44 — 59.1% 1.69
0 (平手) 40.9% 2.44 22.8% 4.39 36.3% 2.75
+0.5 63.7% 1.57 — 36.3% 2.75
+1.0 63.7% 1.57 18.37% 5.44 17.93% 5.58
+1.5 82.07% 1.22 — 17.93% 5.58
+2.0 82.07% 1.22 10.73% 9.32 7.2% 13.89

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。