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
22.18%
公平赔率 4.51
平
21.38%
公平赔率 4.68
客 胜
56.44%
公平赔率 1.77
最可能比分
1 - 2
概率 9.3% 公平赔率 10.75

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 4.51 —
平 4.68 —
客 胜 1.77 —
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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 9.3% 10.75
2 1-1 8.3% 12.05
3 1-3 6.94% 14.4
4 0-2 6.79% 14.73
5 2-2 6.37% 15.7
6 0-1 6.06% 16.5
7 2-1 5.69% 17.58
8 0-3 5.07% 19.73
9 2-3 4.76% 21.03
10 1-4 3.89% 25.72
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
2.71%
36.97
6.06%
16.5
6.79%
14.73
5.07%
19.73
2.84%
35.24
1.27%
78.65
1
3.71%
26.98
8.3%
12.05
9.3%
10.75
6.94%
14.4
3.89%
25.72
1.74%
57.41
2
2.54%
39.39
5.69%
17.58
6.37%
15.7
4.76%
21.03
2.66%
37.55
1.19%
83.82
3
1.16%
86.25
2.6%
38.51
2.91%
34.38
2.17%
46.04
1.22%
82.22
0.54%
183.55
4
0.4%
251.83
0.89%
112.42
1.0%
100.38
0.74%
134.44
0.42%
240.1
0.19%
535.91
5
0.11%
919.12
0.24%
410.34
0.27%
366.3
0.2%
490.68
0.11%
876.42
0.05%
1956.95
其他比分（任一方 6 球及以上） 2.96% · 公平: 33.74
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.59% 25.41%
1.5 39.78% 60.22%
2.5 15.93% 84.07%
3.5 5.04% 94.96%
4.5 1.31% 98.69%
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 2.71% 36.97
1 9.77% 10.24
2 17.63% 5.67
3 21.21% 4.71
4 19.14% 5.22
5+ 29.55% 3.38
大 2.5 69.9% 小 2.5 30.1%
关键盘口概率
1X2
主 胜 22.18%
平 21.38%
客 胜 56.44%
大小球 2.5
大 2.5 69.9%
小 2.5 30.1%
双方进球
是 66.65%
否 33.35%
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 3.31% 30.2 6.36% 15.71 90.32% 1.11
-1.5 9.68% 10.34 — 90.32% 1.11
-1.0 9.68% 10.34 13.17% 7.59 77.15% 1.3
-0.5 22.85% 4.38 — 77.15% 1.3
0 (平手) 22.85% 4.38 20.02% 5.0 57.13% 1.75
+0.5 42.87% 2.33 — 57.13% 1.75
+1.0 42.87% 2.33 21.54% 4.64 35.59% 2.81
+1.5 64.4% 1.55 — 35.59% 2.81
+2.0 64.4% 1.55 17.01% 5.88 18.58% 5.38

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。