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
60.66%
公平赔率
1.65
平
25.73%
公平赔率
3.89
客 胜
13.62%
公平赔率
7.34
最可能比分
1 - 0
概率 17.01%
公平赔率 5.88
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 | 1.65 | — | |
| 平 | 3.89 | — | |
| 客 胜 | 7.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.01% | 5.88 |
| 2 | 2-0 | 13.86% | 7.21 |
| 3 | 1-1 | 10.72% | 9.33 |
| 4 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 2-1 | 8.73% | 11.45 |
| 6 | 3-0 | 7.53% | 13.28 |
| 7 | 0-1 | 6.57% | 15.21 |
| 8 | 3-1 | 4.75% | 21.07 |
| 9 | 1-2 | 3.38% | 29.63 |
| 10 | 4-0 | 3.07% | 32.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
6.57%
15.21
|
2.07%
48.29
|
0.43%
229.94
|
0.07%
1459.85
|
0.01%
11627.91
|
| 1 |
17.01%
5.88
|
10.72%
9.33
|
3.38%
29.63
|
0.71%
141.08
|
0.11%
896.06
|
0.01%
7092.2
|
| 2 |
13.86%
7.21
|
8.73%
11.45
|
2.75%
36.35
|
0.58%
173.1
|
0.09%
1098.9
|
0.01%
8695.65
|
| 3 |
7.53%
13.28
|
4.75%
21.07
|
1.49%
66.9
|
0.31%
318.57
|
0.05%
2024.29
|
0.01%
16129.03
|
| 4 |
3.07%
32.58
|
1.93%
51.72
|
0.61%
164.18
|
0.13%
781.86
|
0.02%
4975.12
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
1.0%
99.94
|
0.63%
158.63
|
0.2%
503.52
|
0.04%
2398.08
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.66%
·
公平:
150.67
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 46.74% | 53.26% |
| 1.5 | 13.19% | 86.81% |
| 2.5 | 2.62% | 97.38% |
| 3.5 | 0.4% | 99.6% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大 2.5 39.33%
小 2.5 60.67%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
60.66%
平
25.73%
客 胜
13.62%
大小球 2.5
大 2.5
39.33%
小 2.5
60.67%
双方进球
是
37.58%
否
62.42%
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 | 15.02% 6.66 | 19.26% 5.19 | 65.72% 1.52 |
| -1.5 | 34.28% 2.92 | — | 65.72% 1.52 |
| -1.0 | 34.28% 2.92 | 27.37% 3.65 | 38.35% 2.61 |
| -0.5 | 61.65% 1.62 | — | 38.35% 2.61 |
| 0 (平手) | 61.65% 1.62 | 24.24% 4.13 | 14.11% 7.09 |
| +0.5 | 85.89% 1.16 | — | 14.11% 7.09 |
| +1.0 | 85.89% 1.16 | 10.58% 9.45 | 3.53% 28.32 |
| +1.5 | 96.47% 1.04 | — | 3.53% 28.32 |
| +2.0 | 96.47% 1.04 | 2.88% 34.76 | 0.65% 152.94 |
如何使用泊松计算器
- 输入主队的预期进球 (xG)
- 输入客队的预期进球 (xG)
- 点击「计算」或修改输入以自动更新
- 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。
