利用泊松分布（poisson distribution）模型模拟分析进球数，将其与机构实际给到的进球数据、概率进行比对，研判机构调整走势，确定最终的大小球方向。20230219新引入机器学习模型的大小球预测，作为参考和测试，目前来看效果一般。

【大小球预测】日本J2联赛记录测试0219：引入机器学习模型对比

赛前分析与赛果

町田泽维亚VS仙台维加泰

2.25低水不动，机构谨慎看大，泊松分布模型极端看小，机器学习模型偏看大，意见分歧较多，放弃。

赛果0-0，泊松分布模型极端看小的判断准确。 机构和机器学习模型偏看大。

德岛漩涡VS大分三神

初始2低水升2.25高水，机构走势略趋向大球，泊松分布模型偏看大， 机器学习模型谨慎看小，毕竟起步太小了 。综合来看进球预期大的概率较大。

赛果1-2，准绝杀强行大，机构走势和泊松分布模型均偏大，精选正确。

东京绿茵VS金泽萨维根

初始2.5高水升到2.75高水，机构走势略向大球，泊松分布模型的信心一般， 机器学习模型看小 。 综合来看进球预期大的概率偏大， 但信心很一般，存疑 。

赛果1-0，机构走势偏大，但机器学习模型谨慎看小，走势不同步，存疑。

栃木SC VS熊本深红

维持2球高水，机构、模型趋向小球 。

临场2球高水跌1.75高水。

赛果1-1，精准卡2球，虽然是小球，但实际没有投资价值。

单看泊松分布模型的预测记录，4场方向全部正确。机器学习模型效果一般。

目前仅运用了小冠一家机构的数据，对走势判断还是偏主观。后续将完善球队进球能力定位区间、各大机构走势看法比对等内容。