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
19.26%
公平赔率 5.19
平
23.4%
公平赔率 4.27
客 胜
57.34%
公平赔率 1.74
最可能比分
1 - 1
概率 10.35% 公平赔率 9.66

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 5.19 —
平 4.27 —
客 胜 1.74 —
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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 10.35% 9.66
2 0-1 10.05% 9.95
3 1-2 9.94% 10.06
4 0-2 9.65% 10.37
5 1-3 6.36% 15.72
6 0-3 6.17% 16.2
7 1-0 5.39% 18.55
8 2-1 5.33% 18.76
9 0-0 5.23% 19.11
10 2-2 5.12% 19.54
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.23%
19.11
10.05%
9.95
9.65%
10.37
6.17%
16.2
2.96%
33.74
1.14%
87.87
1
5.39%
18.55
10.35%
9.66
9.94%
10.06
6.36%
15.72
3.05%
32.76
1.17%
85.31
2
2.78%
36.02
5.33%
18.76
5.12%
19.54
3.28%
30.53
1.57%
63.61
0.6%
165.65
3
0.95%
104.91
1.83%
54.64
1.76%
56.92
1.12%
88.93
0.54%
185.29
0.21%
482.39
4
0.25%
407.33
0.47%
212.18
0.45%
221.04
0.29%
345.3
0.14%
719.42
0.05%
1872.66
5
0.05%
1976.28
0.1%
1029.87
0.09%
1072.96
0.06%
1677.85
0.03%
3496.5
0.01%
9090.91
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.45% · 公平: 68.87
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
客队
大 小
0.5 85.34% 14.66%
1.5 57.19% 42.81%
2.5 30.17% 69.83%
3.5 12.87% 87.13%
4.5 4.57% 95.43%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.23% 19.11
1 15.44% 6.48
2 22.77% 4.39
3 22.39% 4.47
4 16.52% 6.05
5+ 17.64% 5.67
大 2.5 56.55% 小 2.5 43.45%
关键盘口概率
1X2
主 胜 19.26%
平 23.40%
客 胜 57.34%
大小球 2.5
大 2.5 56.55%
小 2.5 43.45%
双方进球
是 54.87%
否 45.13%
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 1.97% 50.71 5.12% 19.52 92.9% 1.08
-1.5 7.1% 14.09 — 92.9% 1.08
-1.0 7.1% 14.09 12.8% 7.81 80.1% 1.25
-0.5 19.89% 5.03 — 80.1% 1.25
0 (平手) 19.89% 5.03 21.98% 4.55 58.13% 1.72
+0.5 41.87% 2.39 — 58.13% 1.72
+1.0 41.87% 2.39 23.86% 4.19 34.27% 2.92
+1.5 65.73% 1.52 — 34.27% 2.92
+2.0 65.73% 1.52 17.8% 5.62 16.47% 6.07

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。