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
32.69%
公平赔率 3.06
平
22.52%
公平赔率 4.44
客 胜
44.8%
公平赔率 2.23
最可能比分
1 - 2
概率 8.23% 公平赔率 12.15

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 3.06 —
平 4.44 —
客 胜 2.23 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-2 8.23% 12.15
2 1-1 8.07% 12.4
3 2-2 7.2% 13.89
4 2-1 7.06% 14.17
5 1-3 5.6% 17.87
6 2-3 4.9% 20.43
7 0-2 4.7% 21.27
8 0-1 4.61% 21.69
9 3-2 4.2% 23.81
10 3-1 4.12% 24.29
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
2.26%
44.26
4.61%
21.69
4.7%
21.27
3.2%
31.28
1.63%
61.33
0.67%
150.31
1
3.95%
25.29
8.07%
12.4
8.23%
12.15
5.6%
17.87
2.85%
35.04
1.16%
85.9
2
3.46%
28.9
7.06%
14.17
7.2%
13.89
4.9%
20.43
2.5%
40.05
1.02%
98.16
3
2.02%
49.55
4.12%
24.29
4.2%
23.81
2.86%
35.02
1.46%
68.66
0.59%
168.29
4
0.88%
113.25
1.8%
55.51
1.84%
54.42
1.25%
80.04
0.64%
156.94
0.26%
384.62
5
0.31%
323.52
0.63%
158.6
0.64%
155.5
0.44%
228.68
0.22%
448.43
0.09%
1098.9
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.7% · 公平: 37.03
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 82.62% 17.38%
1.5 52.21% 47.79%
2.5 25.6% 74.4%
3.5 10.08% 89.92%
4.5 3.29% 96.71%
客队
大 小
0.5 87.0% 13.0%
1.5 60.47% 39.53%
2.5 33.41% 66.59%
3.5 15.02% 84.98%
4.5 5.63% 94.37%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 2.26% 44.26
1 8.56% 11.68
2 16.23% 6.16
3 20.50% 4.88
4 19.43% 5.15
5+ 33.02% 3.03
大 2.5 72.95% 小 2.5 27.05%
关键盘口概率
1X2
主 胜 32.69%
平 22.52%
客 胜 44.80%
大小球 2.5
大 2.5 72.95%
小 2.5 27.05%
双方进球
是 71.88%
否 28.12%
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 7.08% 14.12 9.92% 10.08 82.99% 1.2
-1.5 17.01% 5.88 — 82.99% 1.2
-1.0 17.01% 5.88 16.71% 5.98 66.28% 1.51
-0.5 33.72% 2.97 — 66.28% 1.51
0 (平手) 33.72% 2.97 21.12% 4.73 45.16% 2.21
+0.5 54.84% 1.82 — 45.16% 2.21
+1.0 54.84% 1.82 19.48% 5.13 25.67% 3.89
+1.5 74.32% 1.35 — 25.67% 3.89
+2.0 74.32% 1.35 13.49% 7.42 12.19% 8.2

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。