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
33.99%
公平赔率 2.94
平
23.77%
公平赔率 4.21
客 胜
42.24%
公平赔率 2.37
最可能比分
1 - 1
概率 9.38% 公平赔率 10.66

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 2.94 —
平 4.21 —
客 胜 2.37 —
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 9.38% 10.66
2 1-2 8.54% 11.71
3 2-1 7.69% 13.0
4 2-2 7.0% 14.29
5 0-1 5.72% 17.48
6 0-2 5.21% 19.21
7 1-3 5.18% 19.31
8 1-0 5.15% 19.4
9 2-3 4.25% 23.55
10 2-0 4.23% 23.66
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.14%
31.82
5.72%
17.48
5.21%
19.21
3.16%
31.67
1.44%
69.59
0.52%
191.2
1
5.15%
19.4
9.38%
10.66
8.54%
11.71
5.18%
19.31
2.36%
42.44
0.86%
116.58
2
4.23%
23.66
7.69%
13.0
7.0%
14.29
4.25%
23.55
1.93%
51.75
0.7%
142.17
3
2.31%
43.28
4.21%
23.78
3.83%
26.13
2.32%
43.07
1.06%
94.67
0.38%
260.08
4
0.95%
105.56
1.72%
58.0
1.57%
63.73
0.95%
105.05
0.43%
230.89
0.16%
634.52
5
0.31%
321.85
0.57%
176.83
0.51%
194.33
0.31%
320.31
0.14%
703.73
0.05%
1934.24
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.76% · 公平: 56.8
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 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.14% 31.82
1 10.87% 9.20
2 18.81% 5.32
3 21.70% 4.61
4 18.77% 5.33
5+ 26.70% 3.75
大 2.5 67.17% 小 2.5 32.83%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.99%
平 23.77%
客 胜 42.24%
大小球 2.5
大 2.5 67.17%
小 2.5 32.83%
双方进球
是 67.54%
否 32.46%
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 6.99% 14.31 10.36% 9.66 82.66% 1.21
-1.5 17.34% 5.77 — 82.66% 1.21
-1.0 17.34% 5.77 17.78% 5.62 64.87% 1.54
-0.5 35.13% 2.85 — 64.87% 1.54
0 (平手) 35.13% 2.85 22.34% 4.48 42.54% 2.35
+0.5 57.46% 1.74 — 42.54% 2.35
+1.0 57.46% 1.74 19.73% 5.07 22.8% 4.39
+1.5 77.2% 1.3 — 22.8% 4.39
+2.0 77.2% 1.3 12.75% 7.84 10.05% 9.95

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。