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
24.44%
公平赔率 4.09
平
24.27%
公平赔率 4.12
客 胜
51.29%
公平赔率 1.95
最可能比分
1 - 1
概率 10.53% 公平赔率 9.5

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 4.09 —
平 4.12 —
客 胜 1.95 —
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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 10.53% 9.5
2 1-2 9.68% 10.33
3 0-1 8.63% 11.59
4 0-2 7.94% 12.6
5 2-1 6.42% 15.58
6 1-3 5.94% 16.84
7 2-2 5.91% 16.93
8 1-0 5.72% 17.48
9 0-3 4.87% 20.54
10 0-0 4.69% 21.33
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.69%
21.33
8.63%
11.59
7.94%
12.6
4.87%
20.54
2.24%
44.66
0.82%
121.34
1
5.72%
17.48
10.53%
9.5
9.68%
10.33
5.94%
16.84
2.73%
36.6
1.01%
99.46
2
3.49%
28.66
6.42%
15.58
5.91%
16.93
3.62%
27.6
1.67%
60.01
0.61%
163.05
3
1.42%
70.47
2.61%
38.3
2.4%
41.63
1.47%
67.87
0.68%
147.56
0.25%
400.96
4
0.43%
231.05
0.8%
125.57
0.73%
136.5
0.45%
222.52
0.21%
483.79
0.08%
1314.06
5
0.11%
946.97
0.19%
514.67
0.18%
559.28
0.11%
912.41
0.05%
1984.13
0.02%
5376.34
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.31% · 公平: 76.55
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 70.48% 29.52%
1.5 34.46% 65.54%
2.5 12.49% 87.51%
3.5 3.55% 96.45%
4.5 0.83% 99.17%
客队
大 小
0.5 84.12% 15.88%
1.5 54.9% 45.1%
2.5 28.01% 71.99%
3.5 11.52% 88.48%
4.5 3.94% 96.06%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.69% 21.33
1 14.35% 6.97
2 21.95% 4.56
3 22.39% 4.47
4 17.13% 5.84
5+ 19.49% 5.13
大 2.5 59.01% 小 2.5 40.99%
关键盘口概率
1X2
主 胜 24.44%
平 24.27%
客 胜 51.29%
大小球 2.5
大 2.5 59.01%
小 2.5 40.99%
双方进球
是 59.28%
否 40.72%
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 3.27% 30.55 6.95% 14.38 89.77% 1.11
-1.5 10.23% 9.78 — 89.77% 1.11
-1.0 10.23% 9.78 15.05% 6.65 74.73% 1.34
-0.5 25.27% 3.96 — 74.73% 1.34
0 (平手) 25.27% 3.96 22.82% 4.38 51.91% 1.93
+0.5 48.09% 2.08 — 51.91% 1.93
+1.0 48.09% 2.08 22.69% 4.41 29.21% 3.42
+1.5 70.79% 1.41 — 29.21% 3.42
+2.0 70.79% 1.41 15.82% 6.32 13.4% 7.47

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。