足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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
13.31%
公平赔率 7.51
平
21.08%
公平赔率 4.74
客 胜
65.6%
公平赔率 1.52
最可能比分
0 - 2
概率 11.9% 公平赔率 8.4

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 7.51 —
平 4.74 —
客 胜 1.52 —
发现价值投注机会

将模型公平赔率与博彩公司赔率对比，发现正期望值投注。

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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 0-2 11.9% 8.4
2 0-1 11.45% 8.74
3 1-2 9.76% 10.25
4 1-1 9.38% 10.66
5 0-3 8.25% 12.12
6 1-3 6.77% 14.78
7 0-0 5.5% 18.17
8 1-0 4.51% 22.16
9 0-4 4.29% 23.3
10 2-2 4.0% 24.99
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
5.5%
18.17
11.45%
8.74
11.9%
8.4
8.25%
12.12
4.29%
23.3
1.79%
56.02
1
4.51%
22.16
9.38%
10.66
9.76%
10.25
6.77%
14.78
3.52%
28.42
1.46%
68.31
2
1.85%
54.06
3.85%
25.99
4.0%
24.99
2.77%
36.04
1.44%
69.31
0.6%
166.61
3
0.51%
197.78
1.05%
95.08
1.09%
91.42
0.76%
131.86
0.39%
253.55
0.16%
609.38
4
0.1%
964.32
0.22%
463.82
0.22%
446.03
0.16%
643.09
0.08%
1237.62
0.03%
2976.19
5
0.02%
5882.35
0.04%
2824.86
0.04%
2717.39
0.03%
3921.57
0.01%
7518.8
0.01%
18181.82
其他比分（任一方 6 球及以上） 1.98% · 公平: 50.46
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 55.96% 44.04%
1.5 19.84% 80.16%
2.5 5.03% 94.97%
3.5 0.99% 99.01%
4.5 0.16% 99.84%
客队
大 小
0.5 87.51% 12.49%
1.5 61.52% 38.48%
2.5 34.5% 65.5%
3.5 15.76% 84.24%
4.5 6.01% 93.98%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 5.50% 18.17
1 15.96% 6.27
2 23.14% 4.32
3 22.37% 4.47
4 16.22% 6.17
5+ 16.82% 5.94
大 2.5 55.4% 小 2.5 44.6%
关键盘口概率
1X2
主 胜 13.31%
平 21.08%
客 胜 65.60%
大小球 2.5
大 2.5 55.4%
小 2.5 44.6%
双方进球
是 48.97%
否 51.03%
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 0.93% 107.3 3.15% 31.71 95.91% 1.04
-1.5 4.09% 24.48 — 95.91% 1.04
-1.0 4.09% 24.48 9.62% 10.39 86.29% 1.16
-0.5 13.71% 7.29 — 86.29% 1.16
0 (平手) 13.71% 7.29 19.73% 5.07 66.56% 1.5
+0.5 33.44% 2.99 — 66.56% 1.5
+1.0 33.44% 2.99 24.41% 4.1 42.15% 2.37
+1.5 57.85% 1.73 — 42.15% 2.37
+2.0 57.85% 1.73 20.29% 4.93 21.86% 4.57

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。