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
40.49%
公平赔率
2.47
平
34.82%
公平赔率
2.87
客 胜
24.69%
公平赔率
4.05
最可能比分
0 - 0
概率 17.73%
公平赔率 5.64
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 | 2.47 | — | |
| 平 | 2.87 | — | |
| 客 胜 | 4.05 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.73% | 5.64 |
| 2 | 1-0 | 17.73% | 5.64 |
| 3 | 0-1 | 12.94% | 7.73 |
| 4 | 1-1 | 12.94% | 7.73 |
| 5 | 2-0 | 8.86% | 11.28 |
| 6 | 2-1 | 6.47% | 15.45 |
| 7 | 0-2 | 4.72% | 21.17 |
| 8 | 1-2 | 4.72% | 21.17 |
| 9 | 3-0 | 2.95% | 33.84 |
| 10 | 2-2 | 2.36% | 42.34 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.73%
5.64
|
12.94%
7.73
|
4.72%
21.17
|
1.15%
87.0
|
0.21%
476.64
|
0.03%
3267.97
|
| 1 |
17.73%
5.64
|
12.94%
7.73
|
4.72%
21.17
|
1.15%
87.0
|
0.21%
476.64
|
0.03%
3267.97
|
| 2 |
8.86%
11.28
|
6.47%
15.45
|
2.36%
42.34
|
0.57%
174.0
|
0.1%
953.29
|
0.02%
6535.95
|
| 3 |
2.95%
33.84
|
2.16%
46.36
|
0.79%
127.02
|
0.19%
521.92
|
0.03%
2857.14
|
0.01%
19607.84
|
| 4 |
0.74%
135.37
|
0.54%
185.46
|
0.2%
508.13
|
0.05%
2087.68
|
0.01%
11494.25
|
0.0%
76923.08
|
| 5 |
0.15%
677.05
|
0.11%
927.64
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.07%
·
公平:
1410.44
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
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 | 17.73% | 5.64 |
| 1 | 30.67% | 3.26 |
| 2 | 26.53% | 3.77 |
| 3 | 15.30% | 6.54 |
| 4 | 6.62% | 15.11 |
| 5+ | 3.16% | 31.69 |
|
大 2.5 25.07%
小 2.5 74.93%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.49%
平
34.82%
客 胜
24.69%
大小球 2.5
大 2.5
25.07%
小 2.5
74.93%
双方进球
是
32.75%
否
67.25%
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 | 4.59% 21.8 | 11.23% 8.91 | 84.19% 1.19 |
| -1.5 | 15.81% 6.32 | — | 84.19% 1.19 |
| -1.0 | 15.81% 6.32 | 25.04% 3.99 | 59.15% 1.69 |
| -0.5 | 40.85% 2.45 | — | 59.15% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.85% 2.45 | 33.23% 3.01 | 25.92% 3.86 |
| +0.5 | 74.08% 1.35 | — | 25.92% 3.86 |
| +1.0 | 74.08% 1.35 | 18.28% 5.47 | 7.64% 13.09 |
| +1.5 | 92.36% 1.08 | — | 7.64% 13.09 |
| +2.0 | 92.36% 1.08 | 5.98% 16.71 | 1.66% 60.36 |
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。
