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
18.57%
公平赔率 5.38
平
21.93%
公平赔率 4.56
客 胜
59.5%
公平赔率 1.68
最可能比分
1 - 2
概率 9.89% 公平赔率 10.11

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 5.38 —
平 4.56 —
客 胜 1.68 —
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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 9.89% 10.11
2 1-1 9.42% 10.62
3 0-2 8.99% 11.13
4 0-1 8.56% 11.68
5 1-3 6.92% 14.45
6 0-3 6.29% 15.89
7 2-2 5.44% 18.39
8 2-1 5.18% 19.31
9 1-0 4.48% 22.3
10 0-0 4.08% 24.53
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
8.56%
11.68
8.99%
11.13
6.29%
15.89
3.3%
30.27
1.39%
72.08
1
4.48%
22.3
9.42%
10.62
9.89%
10.11
6.92%
14.45
3.63%
27.52
1.53%
65.53
2
2.47%
40.55
5.18%
19.31
5.44%
18.39
3.81%
26.27
2.0%
50.04
0.84%
119.15
3
0.9%
110.58
1.9%
52.66
1.99%
50.15
1.4%
71.65
0.73%
136.46
0.31%
324.89
4
0.25%
402.09
0.52%
191.5
0.55%
182.38
0.38%
260.55
0.2%
496.28
0.08%
1182.03
5
0.05%
1828.15
0.11%
870.32
0.12%
829.19
0.08%
1184.83
0.04%
2257.34
0.02%
5376.34
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.14% · 公平: 46.76
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 66.71% 33.29%
1.5 30.1% 69.9%
2.5 9.96% 90.04%
3.5 2.57% 97.43%
4.5 0.54% 99.46%
客队
大 小
0.5 87.75% 12.25%
1.5 62.04% 37.96%
2.5 35.04% 64.96%
3.5 16.13% 83.86%
4.5 6.21% 93.79%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.61
5+ 21.94% 4.56
大 2.5 62.01% 小 2.5 37.99%
关键盘口概率
1X2
主 胜 18.57%
平 21.93%
客 胜 59.50%
大小球 2.5
大 2.5 62.01%
小 2.5 37.99%
双方进球
是 58.54%
否 41.46%
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 2.05% 48.83 5.01% 19.97 92.94% 1.08
-1.5 7.05% 14.18 — 92.94% 1.08
-1.0 7.05% 14.18 12.09% 8.27 80.86% 1.24
-0.5 19.14% 5.22 — 80.86% 1.24
0 (平手) 19.14% 5.22 20.55% 4.87 60.31% 1.66
+0.5 39.69% 2.52 — 60.31% 1.66
+1.0 39.69% 2.52 23.08% 4.33 37.23% 2.69
+1.5 62.77% 1.59 — 37.23% 2.69
+2.0 62.77% 1.59 18.25% 5.48 18.98% 5.27

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。