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
18.15%
公平赔率 5.51
平
20.91%
公平赔率 4.78
客 胜
60.94%
公平赔率 1.64
最可能比分
1 - 2
概率 9.71% 公平赔率 10.3

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 5.51 —
平 4.78 —
客 胜 1.64 —
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 9.71% 10.3
2 1-1 8.67% 11.53
3 0-2 8.37% 11.94
4 0-1 7.48% 13.38
5 1-3 7.25% 13.79
6 0-3 6.25% 16.0
7 2-2 5.63% 17.75
8 2-1 5.03% 19.88
9 2-3 4.21% 23.77
10 1-4 4.06% 24.62
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
3.34%
29.96
7.48%
13.38
8.37%
11.94
6.25%
16.0
3.5%
28.56
1.57%
63.76
1
3.87%
25.83
8.67%
11.53
9.71%
10.3
7.25%
13.79
4.06%
24.62
1.82%
54.96
2
2.25%
44.54
5.03%
19.88
5.63%
17.75
4.21%
23.77
2.36%
42.45
1.06%
94.77
3
0.87%
115.18
1.94%
51.42
2.18%
45.91
1.63%
61.49
0.91%
109.79
0.41%
245.1
4
0.25%
397.14
0.56%
177.3
0.63%
158.3
0.47%
212.0
0.26%
378.64
0.12%
845.31
5
0.06%
1712.33
0.13%
764.53
0.15%
682.59
0.11%
914.08
0.06%
1631.32
0.03%
3636.36
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.81% · 公平: 35.62
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 68.65% 31.35%
1.5 32.29% 67.71%
2.5 11.2% 88.8%
3.5 3.04% 96.96%
4.5 0.68% 99.32%
客队
大 小
0.5 89.35% 10.65%
1.5 65.51% 34.49%
2.5 38.8% 61.2%
3.5 18.85% 81.14%
4.5 7.69% 92.31%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 3.34% 29.96
1 11.35% 8.81
2 19.29% 5.18
3 21.86% 4.57
4 18.58% 5.38
5+ 25.58% 3.91
大 2.5 66.02% 小 2.5 33.97%
关键盘口概率
1X2
主 胜 18.15%
平 20.91%
客 胜 60.94%
大小球 2.5
大 2.5 66.02%
小 2.5 33.97%
双方进球
是 61.34%
否 38.66%
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 2.12% 47.06 4.94% 20.23 92.93% 1.08
-1.5 7.07% 14.15 — 92.93% 1.08
-1.0 7.07% 14.15 11.62% 8.61 81.31% 1.23
-0.5 18.69% 5.35 — 81.31% 1.23
0 (平手) 18.69% 5.35 19.56% 5.11 61.75% 1.62
+0.5 38.25% 2.61 — 61.75% 1.62
+1.0 38.25% 2.61 22.43% 4.46 39.31% 2.54
+1.5 60.68% 1.65 — 39.31% 2.54
+2.0 60.68% 1.65 18.44% 5.42 20.88% 4.79

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。