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
36.08%
公平赔率 2.77
平
24.31%
公平赔率 4.11
客 胜
39.61%
公平赔率 2.52
最可能比分
1 - 1
概率 9.88% 公平赔率 10.12

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 2.77 —
平 4.11 —
客 胜 2.52 —
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 9.88% 10.12
2 1-2 8.4% 11.91
3 2-1 8.1% 12.34
4 2-2 6.89% 14.52
5 0-1 6.02% 16.6
6 1-0 5.81% 17.21
7 0-2 5.12% 19.53
8 2-0 4.77% 20.98
9 1-3 4.76% 21.01
10 3-1 4.43% 22.58
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.54%
28.22
6.02%
16.6
5.12%
19.53
2.9%
34.46
1.23%
81.09
0.42%
238.49
1
5.81%
17.21
9.88%
10.12
8.4%
11.91
4.76%
21.01
2.02%
49.44
0.69%
145.43
2
4.77%
20.98
8.1%
12.34
6.89%
14.52
3.9%
25.63
1.66%
60.3
0.56%
177.34
3
2.61%
38.38
4.43%
22.58
3.76%
26.56
2.13%
46.88
0.91%
110.3
0.31%
324.46
4
1.07%
93.62
1.82%
55.07
1.54%
64.79
0.87%
114.34
0.37%
269.03
0.13%
791.14
5
0.35%
285.47
0.6%
167.9
0.51%
197.55
0.29%
348.55
0.12%
820.34
0.04%
2409.64
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.47% · 公平: 67.94
双方球队进球数
主队
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%
客队
大 小
0.5 81.73% 18.27%
1.5 50.68% 49.32%
2.5 24.28% 75.72%
3.5 9.32% 90.68%
4.5 2.96% 97.04%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.54% 28.22
1 11.84% 8.45
2 19.77% 5.06
3 22.01% 4.54
4 18.38% 5.44
5+ 24.47% 4.09
大 2.5 64.85% 小 2.5 35.15%
关键盘口概率
1X2
主 胜 36.08%
平 24.31%
客 胜 39.61%
大小球 2.5
大 2.5 64.85%
小 2.5 35.15%
双方进球
是 65.88%
否 34.12%
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 7.57% 13.22 11.06% 9.04 81.37% 1.23
-1.5 18.63% 5.37 — 81.37% 1.23
-1.0 18.63% 5.37 18.69% 5.35 62.69% 1.6
-0.5 37.31% 2.68 — 62.69% 1.6
0 (平手) 37.31% 2.68 22.86% 4.37 39.83% 2.51
+0.5 60.17% 1.66 — 39.83% 2.51
+1.0 60.17% 1.66 19.37% 5.16 20.46% 4.89
+1.5 79.54% 1.26 — 20.46% 4.89
+2.0 79.54% 1.26 11.88% 8.41 8.57% 11.67

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。