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
51.65%
公平赔率
1.94
平
29.49%
公平赔率
3.39
客 胜
18.86%
公平赔率
5.3
最可能比分
1 - 0
概率 16.95%
公平赔率 5.9
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 | 1.94 | — | |
| 平 | 3.39 | — | |
| 客 胜 | 5.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.95% | 5.9 |
| 2 | 0-0 | 12.37% | 8.08 |
| 3 | 1-1 | 12.2% | 8.2 |
| 4 | 2-0 | 11.61% | 8.62 |
| 5 | 0-1 | 8.91% | 11.23 |
| 6 | 2-1 | 8.36% | 11.97 |
| 7 | 3-0 | 5.3% | 18.87 |
| 8 | 1-2 | 4.39% | 22.77 |
| 9 | 3-1 | 3.82% | 26.2 |
| 10 | 0-2 | 3.21% | 31.19 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.37%
8.08
|
8.91%
11.23
|
3.21%
31.19
|
0.77%
129.97
|
0.14%
722.02
|
0.02%
5025.13
|
| 1 |
16.95%
5.9
|
12.2%
8.2
|
4.39%
22.77
|
1.05%
94.87
|
0.19%
527.15
|
0.03%
3663.0
|
| 2 |
11.61%
8.62
|
8.36%
11.97
|
3.01%
33.24
|
0.72%
138.48
|
0.13%
769.23
|
0.02%
5347.59
|
| 3 |
5.3%
18.87
|
3.82%
26.2
|
1.37%
72.79
|
0.33%
303.31
|
0.06%
1683.5
|
0.01%
11764.71
|
| 4 |
1.82%
55.08
|
1.31%
76.5
|
0.47%
212.49
|
0.11%
885.74
|
0.02%
4926.11
|
0.0%
34482.76
|
| 5 |
0.5%
201.05
|
0.36%
279.17
|
0.13%
775.8
|
0.03%
3236.25
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.3%
·
公平:
334.34
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 | 51.32% | 48.68% |
| 1.5 | 16.28% | 83.72% |
| 2.5 | 3.66% | 96.34% |
| 3.5 | 0.63% | 99.37% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.37% | 8.08 |
| 1 | 25.85% | 3.87 |
| 2 | 27.01% | 3.70 |
| 3 | 18.82% | 5.31 |
| 4 | 9.83% | 10.17 |
| 5+ | 6.11% | 16.36 |
|
大 2.5 34.77%
小 2.5 65.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.65%
平
29.49%
客 胜
18.86%
大小球 2.5
大 2.5
34.77%
小 2.5
65.23%
双方进球
是
38.28%
否
61.72%
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 | 9.69% 10.32 | 15.93% 6.28 | 74.38% 1.34 |
| -1.5 | 25.62% 3.9 | — | 74.38% 1.34 |
| -1.0 | 25.62% 3.9 | 26.8% 3.73 | 47.58% 2.1 |
| -0.5 | 52.42% 1.91 | — | 47.58% 2.1 |
| 0 (平手) | 52.42% 1.91 | 27.93% 3.58 | 19.65% 5.09 |
| +0.5 | 80.35% 1.24 | — | 19.65% 5.09 |
| +1.0 | 80.35% 1.24 | 14.08% 7.1 | 5.57% 17.94 |
| +1.5 | 94.43% 1.06 | — | 5.57% 17.94 |
| +2.0 | 94.43% 1.06 | 4.4% 22.73 | 1.17% 85.2 |
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。
