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
34.89%
公平赔率 2.87
平
24.95%
公平赔率 4.01
客 胜
40.16%
公平赔率 2.49
最可能比分
1 - 1
概率 10.5% 公平赔率 9.52

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 2.87 —
平 4.01 —
客 胜 2.49 —
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 10.5% 9.52
2 1-2 8.61% 11.61
3 2-1 8.09% 12.37
4 0-1 6.82% 14.66
5 2-2 6.63% 15.08
6 1-0 6.4% 15.61
7 0-2 5.59% 17.88
8 2-0 4.93% 20.28
9 1-3 4.71% 21.24
10 0-0 4.16% 24.05
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.16%
24.05
6.82%
14.66
5.59%
17.88
3.06%
32.71
1.25%
79.78
0.41%
243.25
1
6.4%
15.61
10.5%
9.52
8.61%
11.61
4.71%
21.24
1.93%
51.81
0.63%
157.95
2
4.93%
20.28
8.09%
12.37
6.63%
15.08
3.63%
27.58
1.49%
67.28
0.49%
205.13
3
2.53%
39.5
4.15%
24.09
3.4%
29.38
1.86%
53.73
0.76%
131.06
0.25%
399.52
4
0.97%
102.61
1.6%
62.57
1.31%
76.3
0.72%
139.57
0.29%
340.37
0.1%
1037.34
5
0.3%
333.11
0.49%
203.13
0.4%
247.71
0.22%
453.1
0.09%
1104.97
0.03%
3367.0
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.18% · 公平: 84.85
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
客队
大 小
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.16% 24.05
1 13.22% 7.56
2 21.03% 4.76
3 22.29% 4.49
4 17.72% 5.64
5+ 21.58% 4.63
大 2.5 61.59% 小 2.5 38.41%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.89%
平 24.95%
客 胜 40.16%
大小球 2.5
大 2.5 61.59%
小 2.5 38.41%
双方进球
是 63.32%
否 36.68%
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 6.77% 14.77 10.64% 9.4 82.59% 1.21
-1.5 17.41% 5.74 — 82.59% 1.21
-1.0 17.41% 5.74 18.71% 5.34 63.88% 1.57
-0.5 36.12% 2.77 — 63.88% 1.57
0 (平手) 36.12% 2.77 23.48% 4.26 40.4% 2.48
+0.5 59.6% 1.68 — 40.4% 2.48
+1.0 59.6% 1.68 19.93% 5.02 20.48% 4.88
+1.5 79.52% 1.26 — 20.48% 4.88
+2.0 79.52% 1.26 12.07% 8.29 8.41% 11.89

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。