足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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
40.67%
公平赔率 2.46
平
23.23%
公平赔率 4.3
客 胜
36.1%
公平赔率 2.77
最可能比分
1 - 1
概率 8.73% 公平赔率 11.46

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 2.46 —
平 4.3 —
客 胜 2.77 —
发现价值投注机会

将模型公平赔率与博彩公司赔率对比，发现正期望值投注。

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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 8.73% 11.46
2 2-1 8.12% 12.32
3 1-2 7.73% 12.94
4 2-2 7.18% 13.92
5 3-1 5.03% 19.87
6 1-0 4.93% 20.28
7 0-1 4.69% 21.31
8 2-0 4.59% 21.8
9 1-3 4.56% 21.94
10 3-2 4.45% 22.45
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
2.65%
37.71
4.69%
21.31
4.15%
24.07
2.45%
40.8
1.08%
92.22
0.38%
260.48
1
4.93%
20.28
8.73%
11.46
7.73%
12.94
4.56%
21.94
2.02%
49.58
0.71%
140.06
2
4.59%
21.8
8.12%
12.32
7.18%
13.92
4.24%
23.59
1.88%
53.31
0.66%
150.6
3
2.84%
35.16
5.03%
19.87
4.45%
22.45
2.63%
38.05
1.16%
85.98
0.41%
242.9
4
1.32%
75.62
2.34%
42.72
2.07%
48.28
1.22%
81.83
0.54%
184.91
0.19%
522.47
5
0.49%
203.29
0.87%
114.85
0.77%
129.77
0.45%
219.97
0.2%
497.02
0.07%
1404.49
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.15% · 公平: 46.46
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 84.43% 15.57%
1.5 55.48% 44.52%
2.5 28.55% 71.45%
3.5 11.85% 88.15%
4.5 4.09% 95.91%
客队
大 小
0.5 82.97% 17.03%
1.5 52.82% 47.18%
2.5 26.14% 73.86%
3.5 10.39% 89.61%
4.5 3.43% 96.57%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 2.65% 37.71
1 9.63% 10.39
2 17.47% 5.72
3 21.14% 4.73
4 19.18% 5.21
5+ 29.93% 3.34
大 2.5 70.25% 小 2.5 29.75%
关键盘口概率
1X2
主 胜 40.67%
平 23.23%
客 胜 36.10%
大小球 2.5
大 2.5 70.25%
小 2.5 29.75%
双方进球
是 70.05%
否 29.95%
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 9.74% 10.27 12.22% 8.19 78.04% 1.28
-1.5 21.96% 4.55 — 78.04% 1.28
-1.0 21.96% 4.55 18.95% 5.28 59.09% 1.69
-0.5 40.91% 2.44 — 59.09% 1.69
0 (平手) 40.91% 2.44 21.81% 4.58 37.28% 2.68
+0.5 62.72% 1.59 — 37.28% 2.68
+1.0 62.72% 1.59 18.04% 5.54 19.24% 5.2
+1.5 80.76% 1.24 — 19.24% 5.2
+2.0 80.76% 1.24 11.06% 9.04 8.18% 12.22

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。