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
53.0%
公平赔率
1.89
平
28.65%
公平赔率
3.49
客 胜
18.35%
公平赔率
5.45
最可能比分
1 - 0
概率 16.49%
公平赔率 6.06
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 | 1.89 | — | |
| 平 | 3.49 | — | |
| 客 胜 | 5.45 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.49% | 6.06 |
| 2 | 1-1 | 12.04% | 8.31 |
| 3 | 2-0 | 11.79% | 8.48 |
| 4 | 0-0 | 11.53% | 8.67 |
| 5 | 2-1 | 8.61% | 11.62 |
| 6 | 0-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 3-0 | 5.62% | 17.79 |
| 8 | 1-2 | 4.39% | 22.76 |
| 9 | 3-1 | 4.1% | 24.37 |
| 10 | 2-2 | 3.14% | 31.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.53%
8.67
|
8.42%
11.88
|
3.07%
32.54
|
0.75%
133.74
|
0.14%
732.6
|
0.02%
5025.13
|
| 1 |
16.49%
6.06
|
12.04%
8.31
|
4.39%
22.76
|
1.07%
93.53
|
0.2%
512.56
|
0.03%
3508.77
|
| 2 |
11.79%
8.48
|
8.61%
11.62
|
3.14%
31.83
|
0.76%
130.8
|
0.14%
716.85
|
0.02%
4901.96
|
| 3 |
5.62%
17.79
|
4.1%
24.37
|
1.5%
66.77
|
0.36%
274.42
|
0.07%
1503.76
|
0.01%
10309.28
|
| 4 |
2.01%
49.77
|
1.47%
68.18
|
0.54%
186.78
|
0.13%
767.46
|
0.02%
4201.68
|
0.0%
28571.43
|
| 5 |
0.57%
174.0
|
0.42%
238.38
|
0.15%
653.17
|
0.04%
2680.97
|
0.01%
14705.88
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.37%
·
公平:
273.3
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
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 | 11.53% | 8.67 |
| 1 | 24.91% | 4.01 |
| 2 | 26.90% | 3.72 |
| 3 | 19.37% | 5.16 |
| 4 | 10.46% | 9.56 |
| 5+ | 6.82% | 14.65 |
|
大 2.5 36.65%
小 2.5 63.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
53.00%
平
28.65%
客 胜
18.35%
大小球 2.5
大 2.5
36.65%
小 2.5
63.35%
双方进球
是
39.41%
否
60.59%
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 | 10.6% 9.44 | 16.47% 6.07 | 72.93% 1.37 |
| -1.5 | 27.07% 3.69 | — | 72.93% 1.37 |
| -1.0 | 27.07% 3.69 | 26.73% 3.74 | 46.2% 2.16 |
| -0.5 | 53.8% 1.86 | — | 46.2% 2.16 |
| 0 (平手) | 53.8% 1.86 | 27.1% 3.69 | 19.1% 5.24 |
| +0.5 | 80.9% 1.24 | — | 19.1% 5.24 |
| +1.0 | 80.9% 1.24 | 13.65% 7.33 | 5.45% 18.35 |
| +1.5 | 94.55% 1.06 | — | 5.45% 18.35 |
| +2.0 | 94.55% 1.06 | 4.29% 23.3 | 1.16% 86.3 |
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。
