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
40.51%
公平赔率 2.47
平
22.25%
公平赔率 4.49
客 胜
37.24%
公平赔率 2.69
最可能比分
1 - 1
概率 7.55% 公平赔率 13.25

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 2.47 —
平 4.49 —
客 胜 2.69 —
发现价值投注机会

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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 7.55% 13.25
2 2-1 7.55% 13.25
3 1-2 7.32% 13.66
4 2-2 7.32% 13.66
5 3-1 5.03% 19.88
6 3-2 4.88% 20.49
7 1-3 4.73% 21.13
8 2-3 4.73% 21.13
9 1-0 3.89% 25.71
10 2-0 3.89% 25.71
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.77%
26.5
3.66%
27.32
2.37%
42.25
1.15%
87.12
0.45%
224.52
1
3.89%
25.71
7.55%
13.25
7.32%
13.66
4.73%
21.13
2.3%
43.56
0.89%
112.27
2
3.89%
25.71
7.55%
13.25
7.32%
13.66
4.73%
21.13
2.3%
43.56
0.89%
112.27
3
2.59%
38.56
5.03%
19.88
4.88%
20.49
3.16%
31.69
1.53%
65.34
0.59%
168.41
4
1.3%
77.12
2.52%
39.76
2.44%
40.99
1.58%
63.38
0.77%
130.68
0.3%
336.81
5
0.52%
192.83
1.01%
99.39
0.98%
102.46
0.63%
158.45
0.31%
326.69
0.12%
841.75
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.08% · 公平: 32.46
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 86.47% 13.53%
1.5 59.4% 40.6%
2.5 32.33% 67.67%
3.5 14.29% 85.71%
4.5 5.26% 94.73%
客队
大 小
0.5 85.63% 14.37%
1.5 57.75% 42.25%
2.5 30.71% 69.29%
3.5 13.22% 86.78%
4.5 4.74% 95.26%
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 40.51%
平 22.25%
客 胜 37.24%
大小球 2.5
大 2.5 75.3%
小 2.5 24.7%
双方进球
是 74.04%
否 25.96%
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 10.38% 9.63 12.11% 8.26 77.51% 1.29
-1.5 22.49% 4.45 — 77.51% 1.29
-1.0 22.49% 4.45 18.24% 5.48 59.27% 1.69
-0.5 40.73% 2.46 — 59.27% 1.69
0 (平手) 40.73% 2.46 20.86% 4.79 38.4% 2.6
+0.5 61.6% 1.62 — 38.4% 2.6
+1.0 61.6% 1.62 17.7% 5.65 20.71% 4.83
+1.5 79.29% 1.26 — 20.71% 4.83
+2.0 79.29% 1.26 11.39% 8.78 9.32% 10.73

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。