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
34.65%
公平赔率 2.89
平
22.17%
公平赔率 4.51
客 胜
43.18%
公平赔率 2.32
最可能比分
1 - 2
概率 7.79% 公平赔率 12.83

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 2.89 —
平 4.51 —
客 胜 2.32 —
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 1-2 7.79% 12.83
2 1-1 7.53% 13.28
3 2-2 7.29% 13.73
4 2-1 7.04% 14.21
5 1-3 5.38% 18.6
6 2-3 5.03% 19.89
7 3-2 4.54% 22.02
8 3-1 4.39% 22.79
9 0-2 4.17% 24.0
10 0-1 4.03% 24.84
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
4.03%
24.84
4.17%
24.0
2.88%
34.78
1.49%
67.21
0.62%
162.34
1
3.64%
27.5
7.53%
13.28
7.79%
12.83
5.38%
18.6
2.78%
35.94
1.15%
86.81
2
3.4%
29.41
7.04%
14.21
7.29%
13.73
5.03%
19.89
2.6%
38.44
1.08%
92.85
3
2.12%
47.18
4.39%
22.79
4.54%
22.02
3.13%
31.91
1.62%
61.67
0.67%
148.96
4
0.99%
100.92
2.05%
48.75
2.12%
47.1
1.46%
68.26
0.76%
131.91
0.31%
318.67
5
0.37%
269.83
0.77%
130.34
0.79%
125.94
0.55%
182.52
0.28%
352.73
0.12%
851.79
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.13% · 公平: 31.96
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 84.59% 15.41%
1.5 55.77% 44.23%
2.5 28.82% 71.18%
3.5 12.02% 87.98%
4.5 4.17% 95.83%
客队
大 小
0.5 87.38% 12.62%
1.5 61.26% 38.74%
2.5 34.23% 65.77%
3.5 15.57% 84.43%
4.5 5.92% 94.08%
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 34.65%
平 22.17%
客 胜 43.18%
大小球 2.5
大 2.5 75.3%
小 2.5 24.7%
双方进球
是 73.91%
否 26.09%
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 8.17% 12.25 10.56% 9.47 81.27% 1.23
-1.5 18.72% 5.34 — 81.27% 1.23
-1.0 18.72% 5.34 17.01% 5.88 64.27% 1.56
-0.5 35.73% 2.8 — 64.27% 1.56
0 (平手) 35.73% 2.8 20.78% 4.81 43.49% 2.3
+0.5 56.51% 1.77 — 43.49% 2.3
+1.0 56.51% 1.77 18.82% 5.31 24.66% 4.05
+1.5 75.33% 1.33 — 24.66% 4.05
+2.0 75.33% 1.33 12.94% 7.73 11.73% 8.53

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。