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
32.32%
公平赔率 3.09
平
22.49%
公平赔率 4.45
客 胜
45.19%
公平赔率 2.21
最可能比分
1 - 2
概率 8.26% 公平赔率 12.1

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 3.09 —
平 4.45 —
客 胜 2.21 —
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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 8.26% 12.1
2 1-1 8.06% 12.41
3 2-2 7.19% 13.91
4 2-1 7.01% 14.26
5 1-3 5.65% 17.71
6 2-3 4.91% 20.36
7 0-2 4.75% 21.06
8 0-1 4.63% 21.59
9 3-2 4.17% 23.99
10 3-1 4.07% 24.59
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
2.26%
44.26
4.63%
21.59
4.75%
21.06
3.24%
30.82
1.66%
60.14
0.68%
146.69
1
3.93%
25.43
8.06%
12.41
8.26%
12.1
5.65%
17.71
2.89%
34.56
1.19%
84.3
2
3.42%
29.23
7.01%
14.26
7.19%
13.91
4.91%
20.36
2.52%
39.73
1.03%
96.9
3
1.98%
50.41
4.07%
24.59
4.17%
23.99
2.85%
35.1
1.46%
68.5
0.6%
167.06
4
0.86%
115.87
1.77%
56.52
1.81%
55.15
1.24%
80.7
0.64%
157.46
0.26%
384.02
5
0.3%
333.0
0.62%
162.42
0.63%
158.45
0.43%
231.91
0.22%
452.49
0.09%
1103.75
其他比分(任一方 6 球及以上) 2.72% · 公平: 36.82
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 82.45% 17.55%
1.5 51.91% 48.09%
2.5 25.34% 74.66%
3.5 9.93% 90.07%
4.5 3.22% 96.78%
客队
大 小
0.5 87.13% 12.87%
1.5 60.73% 39.26%
2.5 33.68% 66.31%
3.5 15.2% 84.8%
4.5 5.73% 94.27%
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 32.32%
平 22.49%
客 胜 45.19%
大小球 2.5
大 2.5 72.95%
小 2.5 27.05%
双方进球
是 71.83%
否 28.17%
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 6.94% 14.41 9.8% 10.2 83.26% 1.2
-1.5 16.74% 5.97 — 83.26% 1.2
-1.0 16.74% 5.97 16.6% 6.02 66.65% 1.5
-0.5 33.34% 3.0 — 66.65% 1.5
0 (平手) 33.34% 3.0 21.09% 4.74 45.56% 2.19
+0.5 54.43% 1.84 — 45.56% 2.19
+1.0 54.43% 1.84 19.56% 5.11 26.01% 3.85
+1.5 73.99% 1.35 — 26.01% 3.85
+2.0 73.99% 1.35 13.61% 7.35 12.4% 8.07

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。