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
35.55%
公平赔率
2.81
平
38.46%
公平赔率
2.6
客 胜
25.99%
公平赔率
3.85
最可能比分
0 - 0
概率 22.76%
公平赔率 4.39
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 | 2.81 | — | |
| 平 | 2.6 | — | |
| 客 胜 | 3.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 22.76% | 4.39 |
| 2 | 1-0 | 18.44% | 5.42 |
| 3 | 0-1 | 15.25% | 6.56 |
| 4 | 1-1 | 12.35% | 8.09 |
| 5 | 2-0 | 7.47% | 13.39 |
| 6 | 0-2 | 5.11% | 19.57 |
| 7 | 2-1 | 5.0% | 19.99 |
| 8 | 1-2 | 4.14% | 24.16 |
| 9 | 3-0 | 2.02% | 49.6 |
| 10 | 2-2 | 1.68% | 59.66 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
22.76%
4.39
|
15.25%
6.56
|
5.11%
19.57
|
1.14%
87.63
|
0.19%
523.29
|
0.03%
3906.25
|
| 1 |
18.44%
5.42
|
12.35%
8.09
|
4.14%
24.16
|
0.92%
108.19
|
0.15%
645.99
|
0.02%
4830.92
|
| 2 |
7.47%
13.39
|
5.0%
19.99
|
1.68%
59.66
|
0.37%
267.17
|
0.06%
1594.9
|
0.01%
11904.76
|
| 3 |
2.02%
49.6
|
1.35%
74.02
|
0.45%
220.95
|
0.1%
989.12
|
0.02%
5917.16
|
0.0%
43478.26
|
| 4 |
0.41%
244.92
|
0.27%
365.5
|
0.09%
1091.7
|
0.02%
4878.05
|
0.0%
29411.76
|
0.0%
200000.0
|
| 5 |
0.07%
1512.86
|
0.04%
2257.34
|
0.01%
6756.76
|
0.0%
30303.03
|
0.0%
166666.67
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.03%
·
公平:
3745.32
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.51% | 44.49% |
| 1.5 | 19.48% | 80.52% |
| 2.5 | 4.89% | 95.11% |
| 3.5 | 0.95% | 99.05% |
| 4.5 | 0.15% | 99.85% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 48.83% | 51.17% |
| 1.5 | 14.54% | 85.46% |
| 2.5 | 3.06% | 96.94% |
| 3.5 | 0.49% | 99.51% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 22.76% | 4.39 |
| 1 | 33.69% | 2.97 |
| 2 | 24.93% | 4.01 |
| 3 | 12.30% | 8.13 |
| 4 | 4.55% | 21.97 |
| 5+ | 1.76% | 56.66 |
|
大 2.5 18.61%
小 2.5 81.39%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.55%
平
38.46%
客 胜
25.99%
大小球 2.5
大 2.5
18.61%
小 2.5
81.39%
双方进球
是
27.11%
否
72.89%
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 | 2.84% 35.17 | 8.91% 11.22 | 88.24% 1.13 |
| -1.5 | 11.76% 8.51 | — | 88.24% 1.13 |
| -1.0 | 11.76% 8.51 | 23.92% 4.18 | 64.33% 1.55 |
| -0.5 | 35.67% 2.8 | — | 64.33% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.67% 2.8 | 36.9% 2.71 | 27.43% 3.65 |
| +0.5 | 72.57% 1.38 | — | 27.43% 3.65 |
| +1.0 | 72.57% 1.38 | 19.78% 5.06 | 7.65% 13.08 |
| +1.5 | 92.35% 1.08 | — | 7.65% 13.08 |
| +2.0 | 92.35% 1.08 | 6.1% 16.4 | 1.55% 64.56 |
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。
