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
45.52%
公平赔率
2.2
平
32.08%
公平赔率
3.12
客 胜
22.4%
公平赔率
4.46
最可能比分
1 - 0
概率 17.13%
公平赔率 5.84
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 | 2.2 | — | |
| 平 | 3.12 | — | |
| 客 胜 | 4.46 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.13% | 5.84 |
| 2 | 0-0 | 14.51% | 6.89 |
| 3 | 1-1 | 12.85% | 7.78 |
| 4 | 0-1 | 10.89% | 9.19 |
| 5 | 2-0 | 10.11% | 9.9 |
| 6 | 2-1 | 7.58% | 13.19 |
| 7 | 1-2 | 4.82% | 20.76 |
| 8 | 0-2 | 4.08% | 24.5 |
| 9 | 3-0 | 3.97% | 25.16 |
| 10 | 3-1 | 2.98% | 33.55 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.51%
6.89
|
10.89%
9.19
|
4.08%
24.5
|
1.02%
97.98
|
0.19%
522.47
|
0.03%
3484.32
|
| 1 |
17.13%
5.84
|
12.85%
7.78
|
4.82%
20.76
|
1.2%
83.04
|
0.23%
442.87
|
0.03%
2949.85
|
| 2 |
10.11%
9.9
|
7.58%
13.19
|
2.84%
35.19
|
0.71%
140.75
|
0.13%
750.75
|
0.02%
5000.0
|
| 3 |
3.97%
25.16
|
2.98%
33.55
|
1.12%
89.45
|
0.28%
357.78
|
0.05%
1908.4
|
0.01%
12658.23
|
| 4 |
1.17%
85.29
|
0.88%
113.71
|
0.33%
303.21
|
0.08%
1213.59
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
43478.26
|
| 5 |
0.28%
361.4
|
0.21%
481.93
|
0.08%
1285.35
|
0.02%
5128.21
|
0.0%
27777.78
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.15%
·
公平:
661.81
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 52.76% | 47.24% |
| 1.5 | 17.34% | 82.66% |
| 2.5 | 4.05% | 95.95% |
| 3.5 | 0.73% | 99.27% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.51% | 6.89 |
| 1 | 28.01% | 3.57 |
| 2 | 27.03% | 3.70 |
| 3 | 17.39% | 5.75 |
| 4 | 8.39% | 11.92 |
| 5+ | 4.66% | 21.48 |
|
大 2.5 30.44%
小 2.5 69.56%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.52%
平
32.08%
客 胜
22.40%
大小球 2.5
大 2.5
30.44%
小 2.5
69.56%
双方进球
是
36.55%
否
63.45%
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 | 6.73% 14.87 | 13.44% 7.44 | 79.84% 1.25 |
| -1.5 | 20.16% 4.96 | — | 79.84% 1.25 |
| -1.0 | 20.16% 4.96 | 25.91% 3.86 | 53.93% 1.85 |
| -0.5 | 46.07% 2.17 | — | 53.93% 1.85 |
| 0 (平手) | 46.07% 2.17 | 30.5% 3.28 | 23.43% 4.27 |
| +0.5 | 76.57% 1.31 | — | 23.43% 4.27 |
| +1.0 | 76.57% 1.31 | 16.47% 6.07 | 6.96% 14.37 |
| +1.5 | 93.04% 1.07 | — | 6.96% 14.37 |
| +2.0 | 93.04% 1.07 | 5.43% 18.42 | 1.53% 65.23 |
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。
