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
33.2%
公平赔率 3.01
平
22.08%
公平赔率 4.53
客 胜
44.72%
公平赔率 2.24
最可能比分
1 - 2
概率 7.92% 公平赔率 12.62

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 3.01 —
平 4.53 —
客 胜 2.24 —
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 7.92% 12.62
2 1-1 7.51% 13.32
3 2-2 7.25% 13.79
4 2-1 6.87% 14.55
5 1-3 5.57% 17.95
6 2-3 5.1% 19.61
7 3-2 4.42% 22.61
8 0-2 4.33% 23.1
9 3-1 4.19% 23.86
10 0-1 4.1% 24.37
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
4.1%
24.37
4.33%
23.1
3.04%
32.84
1.61%
62.26
0.68%
147.54
1
3.56%
28.1
7.51%
13.32
7.92%
12.62
5.57%
17.95
2.94%
34.02
1.24%
80.62
2
3.26%
30.71
6.87%
14.55
7.25%
13.79
5.1%
19.61
2.69%
37.18
1.14%
88.11
3
1.99%
50.34
4.19%
23.86
4.42%
22.61
3.11%
32.15
1.64%
60.95
0.69%
144.45
4
0.91%
110.04
1.92%
52.15
2.02%
49.43
1.42%
70.28
0.75%
133.23
0.32%
315.76
5
0.33%
300.66
0.7%
142.49
0.74%
135.04
0.52%
192.01
0.27%
364.03
0.12%
862.81
其他比分（任一方 6 球及以上） 3.18% · 公平: 31.45
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 83.96% 16.04%
1.5 54.6% 45.4%
2.5 27.74% 72.26%
3.5 11.36% 88.64%
4.5 3.86% 96.14%
客队
大 小
0.5 87.87% 12.12%
1.5 62.29% 37.71%
2.5 35.31% 64.69%
3.5 16.32% 83.67%
4.5 6.31% 93.69%
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 33.20%
平 22.08%
客 胜 44.72%
大小球 2.5
大 2.5 75.3%
小 2.5 24.7%
双方进球
是 73.78%
否 26.22%
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 7.55% 13.24 10.09% 9.92 82.36% 1.21
-1.5 17.64% 5.67 — 82.36% 1.21
-1.0 17.64% 5.67 16.59% 6.03 65.77% 1.52
-0.5 34.23% 2.92 — 65.77% 1.52
0 (平手) 34.23% 2.92 20.69% 4.83 45.08% 2.22
+0.5 54.92% 1.82 — 45.08% 2.22
+1.0 54.92% 1.82 19.13% 5.23 25.95% 3.85
+1.5 74.05% 1.35 — 25.95% 3.85
+2.0 74.05% 1.35 13.41% 7.46 12.54% 7.97

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。