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
31.53%
公平赔率 3.17
平
23.83%
公平赔率 4.2
客 胜
44.64%
公平赔率 2.24
最可能比分
1 - 1
概率 9.57% 公平赔率 10.45

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 3.17 —
平 4.2 —
客 胜 2.24 —
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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 9.57% 10.45
2 1-2 8.85% 11.3
3 2-1 7.42% 13.48
4 2-2 6.86% 14.58
5 0-1 6.17% 16.2
6 0-2 5.71% 17.51
7 1-3 5.46% 18.32
8 1-0 5.17% 19.33
9 2-3 4.23% 23.64
10 2-0 4.01% 24.94
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.34%
29.96
6.17%
16.2
5.71%
17.51
3.52%
28.39
1.63%
61.39
0.6%
165.92
1
5.17%
19.33
9.57%
10.45
8.85%
11.3
5.46%
18.32
2.52%
39.61
0.93%
107.05
2
4.01%
24.94
7.42%
13.48
6.86%
14.58
4.23%
23.64
1.96%
51.11
0.72%
138.12
3
2.07%
48.28
3.83%
26.1
3.54%
28.21
2.19%
45.75
1.01%
98.92
0.37%
267.38
4
0.8%
124.6
1.48%
67.34
1.37%
72.81
0.85%
118.06
0.39%
255.3
0.14%
690.13
5
0.25%
401.93
0.46%
217.25
0.43%
234.85
0.26%
380.81
0.12%
823.72
0.04%
2227.17
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.69% · 公平: 59.25
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
客队
大 小
0.5 84.28% 15.72%
1.5 55.19% 44.81%
2.5 28.28% 71.72%
3.5 11.69% 88.31%
4.5 4.01% 95.99%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.34% 29.96
1 11.35% 8.81
2 19.29% 5.18
3 21.86% 4.57
4 18.58% 5.38
5+ 25.58% 3.91
大 2.5 66.03% 小 2.5 33.97%
关键盘口概率
1X2
主 胜 31.53%
平 23.83%
客 胜 44.64%
大小球 2.5
大 2.5 66.03%
小 2.5 33.97%
双方进球
是 66.39%
否 33.61%
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 5.96% 16.77 9.51% 10.51 84.53% 1.18
-1.5 15.47% 6.46 — 84.53% 1.18
-1.0 15.47% 6.46 17.11% 5.84 67.41% 1.48
-0.5 32.59% 3.07 — 67.41% 1.48
0 (平手) 32.59% 3.07 22.39% 4.47 45.02% 2.22
+0.5 54.98% 1.82 — 45.02% 2.22
+1.0 54.98% 1.82 20.43% 4.9 24.59% 4.07
+1.5 75.41% 1.33 — 24.59% 4.07
+2.0 75.41% 1.33 13.55% 7.38 11.04% 9.06

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。