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
43.95%
公平赔率 2.28
平
22.13%
公平赔率 4.52
客 胜
33.92%
公平赔率 2.95
最可能比分
2 - 1
概率 7.86% 公平赔率 12.73

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 2.28 —
平 4.52 —
客 胜 2.95 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 2-1 7.86% 12.73
2 1-1 7.52% 13.3
3 2-2 7.27% 13.76
4 1-2 6.96% 14.38
5 3-1 5.47% 18.27
6 3-2 5.06% 19.75
7 2-3 4.48% 22.31
8 1-3 4.29% 23.31
9 2-0 4.25% 23.54
10 1-0 4.06% 24.6
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.6%
27.79
3.33%
30.05
2.05%
48.73
0.95%
105.35
0.35%
284.74
1
4.06%
24.6
7.52%
13.3
6.96%
14.38
4.29%
23.31
1.98%
50.41
0.73%
136.24
2
4.25%
23.54
7.86%
12.73
7.27%
13.76
4.48%
22.31
2.07%
48.24
0.77%
130.36
3
2.96%
33.79
5.47%
18.27
5.06%
19.75
3.12%
32.02
1.44%
69.24
0.53%
187.13
4
1.55%
64.67
2.86%
34.96
2.65%
37.79
1.63%
61.29
0.75%
132.52
0.28%
358.17
5
0.65%
154.73
1.2%
83.63
1.11%
90.42
0.68%
146.63
0.32%
317.06
0.12%
856.9
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.15% · 公平: 31.72
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 87.63% 12.37%
1.5 61.78% 38.22%
2.5 34.77% 65.23%
3.5 15.95% 84.05%
4.5 6.11% 93.89%
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 1.94% 51.42
1 7.66% 13.05
2 15.10% 6.62
3 19.83% 5.04
4 19.53% 5.12
5+ 35.94% 2.78
大 2.5 75.3% 小 2.5 24.7%
关键盘口概率
1X2
主 胜 43.95%
平 22.13%
客 胜 33.92%
大小球 2.5
大 2.5 75.3%
小 2.5 24.7%
双方进球
是 73.85%
否 26.15%
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 12.13% 8.24 13.17% 7.59 74.7% 1.34
-1.5 25.3% 3.95 — 74.7% 1.34
-1.0 25.3% 3.95 18.98% 5.27 55.72% 1.79
-0.5 44.28% 2.26 — 55.72% 1.79
0 (平手) 44.28% 2.26 20.74% 4.82 34.98% 2.86
+0.5 65.02% 1.54 — 34.98% 2.86
+1.0 65.02% 1.54 16.8% 5.95 18.18% 5.5
+1.5 81.82% 1.22 — 18.18% 5.5
+2.0 81.82% 1.22 10.32% 9.69 7.86% 12.73

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。