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
42.88%
公平赔率 2.33
平
21.95%
公平赔率 4.56
客 胜
35.17%
公平赔率 2.84
最可能比分
2 - 1
概率 7.6% 公平赔率 13.16

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 2.33 —
平 4.56 —
客 胜 2.84 —
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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 7.6% 13.16
2 2-2 7.3% 13.7
3 1-1 7.24% 13.81
4 1-2 6.95% 14.39
5 3-1 5.32% 18.8
6 3-2 5.11% 19.58
7 2-3 4.67% 21.41
8 1-3 4.45% 22.48
9 2-0 3.96% 25.26
10 1-0 3.77% 26.52
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
1.8%
55.7
3.45%
29.01
3.31%
30.22
2.12%
47.22
1.02%
98.37
0.39%
256.15
1
3.77%
26.52
7.24%
13.81
6.95%
14.39
4.45%
22.48
2.13%
46.84
0.82%
121.98
2
3.96%
25.26
7.6%
13.16
7.3%
13.7
4.67%
21.41
2.24%
44.61
0.86%
116.17
3
2.77%
36.09
5.32%
18.8
5.11%
19.58
3.27%
30.59
1.57%
63.73
0.6%
165.98
4
1.45%
68.74
2.79%
35.8
2.68%
37.29
1.72%
58.27
0.82%
121.39
0.32%
316.16
5
0.61%
163.67
1.17%
85.24
1.13%
88.79
0.72%
138.73
0.35%
289.02
0.13%
752.45
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.4% · 公平: 29.42
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 87.75% 12.25%
1.5 62.04% 37.96%
2.5 35.04% 64.96%
3.5 16.13% 83.86%
4.5 6.21% 93.79%
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 1.80% 55.70
1 7.22% 13.86
2 14.51% 6.89
3 19.44% 5.14
4 19.54% 5.12
5+ 37.51% 2.67
大 2.5 76.48% 小 2.5 23.52%
关键盘口概率
1X2
主 胜 42.88%
平 21.95%
客 胜 35.17%
大小球 2.5
大 2.5 76.48%
小 2.5 23.52%
双方进球
是 74.89%
否 25.11%
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 11.76% 8.5 12.82% 7.8 75.42% 1.33
-1.5 24.58% 4.07 — 75.42% 1.33
-1.0 24.58% 4.07 18.59% 5.38 56.83% 1.76
-0.5 43.17% 2.32 — 56.83% 1.76
0 (平手) 43.17% 2.32 20.57% 4.86 36.25% 2.76
+0.5 63.74% 1.57 — 36.25% 2.76
+1.0 63.74% 1.57 17.0% 5.88 19.26% 5.19
+1.5 80.74% 1.24 — 19.26% 5.19
+2.0 80.74% 1.24 10.71% 9.33 8.54% 11.71

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。