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
29.7%
公平赔率 3.37
平
25.47%
公平赔率 3.93
客 胜
44.83%
公平赔率 2.23
最可能比分
1 - 1
概率 11.1% 公平赔率 9.01

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 3.37 —
平 3.93 —
客 胜 2.23 —
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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 11.1% 9.01
2 1-2 9.22% 10.85
3 0-1 8.35% 11.98
4 2-1 7.38% 13.54
5 0-2 6.93% 14.43
6 1-0 6.69% 14.95
7 2-2 6.13% 16.32
8 1-3 5.1% 19.61
9 0-0 5.03% 19.89
10 2-0 4.45% 22.48
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.03%
19.89
8.35%
11.98
6.93%
14.43
3.83%
26.08
1.59%
62.85
0.53%
189.32
1
6.69%
14.95
11.1%
9.01
9.22%
10.85
5.1%
19.61
2.12%
47.26
0.7%
142.35
2
4.45%
22.48
7.38%
13.54
6.13%
16.32
3.39%
29.49
1.41%
71.06
0.47%
214.04
3
1.97%
50.72
3.27%
30.55
2.72%
36.81
1.5%
66.52
0.62%
160.28
0.21%
482.86
4
0.66%
152.53
1.09%
91.89
0.9%
110.71
0.5%
200.08
0.21%
482.16
0.07%
1451.38
5
0.17%
573.39
0.29%
345.42
0.24%
416.15
0.13%
751.88
0.06%
1811.59
0.02%
5464.48
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.96% · 公平: 103.69
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 73.55% 26.45%
1.5 38.38% 61.62%
2.5 14.99% 85.01%
3.5 4.61% 95.39%
4.5 1.17% 98.83%
客队
大 小
0.5 80.99% 19.01%
1.5 49.42% 50.58%
2.5 23.23% 76.77%
3.5 8.73% 91.27%
4.5 2.71% 97.29%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.03% 19.89
1 15.04% 6.65
2 22.48% 4.45
3 22.40% 4.46
4 16.75% 5.97
5+ 18.31% 5.46
大 2.5 57.46% 小 2.5 42.54%
关键盘口概率
1X2
主 胜 29.70%
平 25.47%
客 胜 44.83%
大小球 2.5
大 2.5 57.46%
小 2.5 42.54%
双方进球
是 59.57%
否 40.43%
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 4.65% 21.5 8.77% 11.4 86.58% 1.16
-1.5 13.42% 7.45 — 86.58% 1.16
-1.0 13.42% 7.45 17.35% 5.76 69.23% 1.44
-0.5 30.77% 3.25 — 69.23% 1.44
0 (平手) 30.77% 3.25 23.99% 4.17 45.24% 2.21
+0.5 54.76% 1.83 — 45.24% 2.21
+1.0 54.76% 1.83 21.65% 4.62 23.59% 4.24
+1.5 76.41% 1.31 — 23.59% 4.24
+2.0 76.41% 1.31 13.66% 7.32 9.93% 10.07

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。