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
33.91%
公平赔率 2.95
平
24.2%
公平赔率 4.13
客 胜
41.89%
公平赔率 2.39
最可能比分
1 - 1
概率 9.82% 公平赔率 10.19

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 2.95 —
平 4.13 —
客 胜 2.39 —
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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 9.82% 10.19
2 1-2 8.64% 11.57
3 2-1 7.81% 12.81
4 2-2 6.87% 14.56
5 0-1 6.17% 16.19
6 1-0 5.58% 17.93
7 0-2 5.43% 18.4
8 1-3 5.07% 19.73
9 2-0 4.43% 22.55
10 3-1 4.14% 24.17
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.51%
28.5
6.17%
16.19
5.43%
18.4
3.19%
31.37
1.4%
71.29
0.49%
202.55
1
5.58%
17.93
9.82%
10.19
8.64%
11.57
5.07%
19.73
2.23%
44.84
0.78%
127.39
2
4.43%
22.55
7.81%
12.81
6.87%
14.56
4.03%
24.82
1.77%
56.4
0.62%
160.23
3
2.35%
42.54
4.14%
24.17
3.64%
27.47
2.14%
46.82
0.94%
106.42
0.33%
302.3
4
0.93%
107.03
1.64%
60.81
1.45%
69.1
0.85%
117.8
0.37%
267.74
0.13%
760.46
5
0.3%
336.59
0.52%
191.24
0.46%
217.3
0.27%
370.37
0.12%
841.75
0.04%
2392.34
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.52% · 公平: 65.86
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 79.61% 20.39%
1.5 47.18% 52.82%
2.5 21.41% 78.59%
3.5 7.74% 92.26%
4.5 2.31% 97.69%
客队
大 小
0.5 82.8% 17.2%
1.5 52.52% 47.48%
2.5 25.87% 74.13%
3.5 10.24% 89.76%
4.5 3.36% 96.64%
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 33.91%
平 24.20%
客 胜 41.89%
大小球 2.5
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
双方进球
是 65.91%
否 34.09%
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 6.75% 14.83 10.32% 9.69 82.93% 1.21
-1.5 17.07% 5.86 — 82.93% 1.21
-1.0 17.07% 5.86 18.0% 5.55 64.93% 1.54
-0.5 35.07% 2.85 — 64.93% 1.54
0 (平手) 35.07% 2.85 22.75% 4.4 42.18% 2.37
+0.5 57.82% 1.73 — 42.18% 2.37
+1.0 57.82% 1.73 19.93% 5.02 22.25% 4.49
+1.5 77.75% 1.29 — 22.25% 4.49
+2.0 77.75% 1.29 12.65% 7.91 9.6% 10.42

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。