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
34.03%
公平赔率 2.94
平
23.7%
公平赔率 4.22
客 胜
42.27%
公平赔率 2.37
最可能比分
1 - 1
概率 9.3% 公平赔率 10.75

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 4.22 —
客 胜 2.37 —
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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 9.3% 10.75
2 1-2 8.51% 11.75
3 2-1 7.67% 13.03
4 2-2 7.02% 14.24
5 0-1 5.64% 17.74
6 1-3 5.19% 19.26
7 0-2 5.16% 19.39
8 1-0 5.08% 19.67
9 2-3 4.28% 23.35
10 3-1 4.22% 23.69
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.08%
32.46
5.64%
17.74
5.16%
19.39
3.15%
31.78
1.44%
69.46
0.53%
189.79
1
5.08%
19.67
9.3%
10.75
8.51%
11.75
5.19%
19.26
2.38%
42.1
0.87%
115.02
2
4.19%
23.85
7.67%
13.03
7.02%
14.24
4.28%
23.35
1.96%
51.03
0.72%
139.43
3
2.31%
43.36
4.22%
23.69
3.86%
25.89
2.36%
42.45
1.08%
92.78
0.39%
253.49
4
0.95%
105.11
1.74%
57.43
1.59%
62.77
0.97%
102.9
0.44%
224.92
0.16%
614.63
5
0.31%
318.47
0.57%
174.03
0.53%
190.22
0.32%
311.82
0.15%
681.66
0.05%
1862.2
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.81% · 公平: 55.34
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
客队
大 小
0.5 83.96% 16.04%
1.5 54.6% 45.4%
2.5 27.74% 72.26%
3.5 11.36% 88.64%
4.5 3.86% 96.14%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.08% 32.46
1 10.72% 9.33
2 18.65% 5.36
3 21.64% 4.62
4 18.83% 5.31
5+ 27.08% 3.69
大 2.5 67.54% 小 2.5 32.46%
关键盘口概率
1X2
主 胜 34.03%
平 23.70%
客 胜 42.27%
大小球 2.5
大 2.5 67.54%
小 2.5 32.46%
双方进球
是 67.83%
否 32.17%
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 7.04% 14.2 10.37% 9.64 82.58% 1.21
-1.5 17.42% 5.74 — 82.58% 1.21
-1.0 17.42% 5.74 17.75% 5.63 64.83% 1.54
-0.5 35.17% 2.84 — 64.83% 1.54
0 (平手) 35.17% 2.84 22.26% 4.49 42.56% 2.35
+0.5 57.43% 1.74 — 42.56% 2.35
+1.0 57.43% 1.74 19.69% 5.08 22.87% 4.37
+1.5 77.13% 1.3 — 22.87% 4.37
+2.0 77.13% 1.3 12.76% 7.84 10.11% 9.89

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。