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
36.25%
公平赔率
2.76
平
36.78%
公平赔率
2.72
客 胜
26.97%
公平赔率
3.71
最可能比分
0 - 0
概率 20.19%
公平赔率 4.95
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 | 2.76 | — | |
| 平 | 2.72 | — | |
| 客 胜 | 3.71 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 20.19% | 4.95 |
| 2 | 1-0 | 17.57% | 5.69 |
| 3 | 0-1 | 14.74% | 6.78 |
| 4 | 1-1 | 12.82% | 7.8 |
| 5 | 2-0 | 7.64% | 13.09 |
| 6 | 2-1 | 5.58% | 17.93 |
| 7 | 0-2 | 5.38% | 18.59 |
| 8 | 1-2 | 4.68% | 21.37 |
| 9 | 3-0 | 2.22% | 45.13 |
| 10 | 2-2 | 2.04% | 49.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.19%
4.95
|
14.74%
6.78
|
5.38%
18.59
|
1.31%
76.39
|
0.24%
418.59
|
0.03%
2865.33
|
| 1 |
17.57%
5.69
|
12.82%
7.8
|
4.68%
21.37
|
1.14%
87.81
|
0.21%
481.23
|
0.03%
3300.33
|
| 2 |
7.64%
13.09
|
5.58%
17.93
|
2.04%
49.12
|
0.5%
201.86
|
0.09%
1106.19
|
0.01%
7575.76
|
| 3 |
2.22%
45.13
|
1.62%
61.82
|
0.59%
169.38
|
0.14%
695.89
|
0.03%
3816.79
|
0.0%
26315.79
|
| 4 |
0.48%
207.51
|
0.35%
284.25
|
0.13%
778.82
|
0.03%
3205.13
|
0.01%
17543.86
|
0.0%
125000.0
|
| 5 |
0.08%
1191.9
|
0.06%
1633.99
|
0.02%
4484.3
|
0.01%
18518.52
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.04%
·
公平:
2475.25
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.1% | 41.9% |
| 1.5 | 21.66% | 78.34% |
| 2.5 | 5.8% | 94.2% |
| 3.5 | 1.2% | 98.8% |
| 4.5 | 0.2% | 99.8% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 51.81% | 48.19% |
| 1.5 | 16.63% | 83.37% |
| 2.5 | 3.79% | 96.21% |
| 3.5 | 0.66% | 99.34% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.19% | 4.95 |
| 1 | 32.30% | 3.10 |
| 2 | 25.84% | 3.87 |
| 3 | 13.78% | 7.26 |
| 4 | 5.51% | 18.14 |
| 5+ | 2.37% | 42.24 |
|
大 2.5 21.66%
小 2.5 78.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.25%
平
36.78%
客 胜
26.97%
大小球 2.5
大 2.5
21.66%
小 2.5
78.34%
双方进球
是
30.1%
否
69.9%
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 | 3.25% 30.81 | 9.39% 10.65 | 87.36% 1.14 |
| -1.5 | 12.64% 7.91 | — | 87.36% 1.14 |
| -1.0 | 12.64% 7.91 | 23.77% 4.21 | 63.6% 1.57 |
| -0.5 | 36.4% 2.75 | — | 63.6% 1.57 |
| 0 (平手) | 36.4% 2.75 | 35.2% 2.84 | 28.4% 3.52 |
| +0.5 | 71.6% 1.4 | — | 28.4% 3.52 |
| +1.0 | 71.6% 1.4 | 19.94% 5.01 | 8.46% 11.82 |
| +1.5 | 91.54% 1.09 | — | 8.46% 11.82 |
| +2.0 | 91.54% 1.09 | 6.61% 15.12 | 1.85% 54.19 |
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。
