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
42.43%
公平赔率 2.36
平
23.8%
公平赔率 4.2
客 胜
33.77%
公平赔率 2.96
最可能比分
1 - 1
概率 9.42% 公平赔率 10.62

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 2.36 —
平 4.2 —
客 胜 2.96 —
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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 9.42% 10.62
2 2-1 8.57% 11.67
3 1-2 7.68% 13.03
4 2-2 6.98% 14.32
5 1-0 5.78% 17.31
6 2-0 5.26% 19.02
7 3-1 5.2% 19.23
8 0-1 5.17% 19.33
9 3-2 4.24% 23.6
10 0-2 4.22% 23.71
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.17%
31.5
5.17%
19.33
4.22%
23.71
2.29%
43.64
0.93%
107.1
0.3%
328.52
1
5.78%
17.31
9.42%
10.62
7.68%
13.03
4.17%
23.98
1.7%
58.84
0.55%
180.51
2
5.26%
19.02
8.57%
11.67
6.98%
14.32
3.79%
26.35
1.55%
64.66
0.5%
198.37
3
3.19%
31.35
5.2%
19.23
4.24%
23.6
2.3%
43.43
0.94%
106.59
0.31%
327.01
4
1.45%
68.9
2.37%
42.27
1.93%
51.87
1.05%
95.47
0.43%
234.25
0.14%
718.39
5
0.53%
189.29
0.86%
116.13
0.7%
142.49
0.38%
262.26
0.16%
643.5
0.05%
1972.39
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.74% · 公平: 57.41
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
客队
大 小
0.5 80.41% 19.59%
1.5 48.47% 51.53%
2.5 22.44% 77.56%
3.5 8.3% 91.7%
4.5 2.54% 97.46%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.17% 31.50
1 10.95% 9.13
2 18.89% 5.29
3 21.73% 4.60
4 18.74% 5.34
5+ 26.51% 3.77
大 2.5 66.98% 小 2.5 33.02%
关键盘口概率
1X2
主 胜 42.43%
平 23.80%
客 胜 33.77%
大小球 2.5
大 2.5 66.98%
小 2.5 33.02%
双方进球
是 67.38%
否 32.62%
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 10.11% 9.89 12.82% 7.8 77.07% 1.3
-1.5 22.93% 4.36 — 77.07% 1.3
-1.0 22.93% 4.36 19.8% 5.05 57.26% 1.75
-0.5 42.74% 2.34 — 57.26% 1.75
0 (平手) 42.74% 2.34 22.36% 4.47 34.9% 2.87
+0.5 65.1% 1.54 — 34.9% 2.87
+1.0 65.1% 1.54 17.74% 5.64 17.16% 5.83
+1.5 82.83% 1.21 — 17.16% 5.83
+2.0 82.83% 1.21 10.28% 9.73 6.88% 14.53

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。