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
46.39%
公平赔率
2.16
平
31.66%
公平赔率
3.16
客 胜
21.95%
公平赔率
4.56
最可能比分
1 - 0
概率 17.04%
公平赔率 5.87
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 | 2.16 | — | |
| 平 | 3.16 | — | |
| 客 胜 | 4.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 17.04% | 5.87 |
| 2 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 1-1 | 12.78% | 7.82 |
| 4 | 0-1 | 10.56% | 9.47 |
| 5 | 2-0 | 10.31% | 9.7 |
| 6 | 2-1 | 7.73% | 12.93 |
| 7 | 1-2 | 4.79% | 20.86 |
| 8 | 3-0 | 4.16% | 24.04 |
| 9 | 0-2 | 3.96% | 25.24 |
| 10 | 3-1 | 3.12% | 32.06 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
10.56%
9.47
|
3.96%
25.24
|
0.99%
100.97
|
0.19%
538.5
|
0.03%
3584.23
|
| 1 |
17.04%
5.87
|
12.78%
7.82
|
4.79%
20.86
|
1.2%
83.44
|
0.22%
445.04
|
0.03%
2967.36
|
| 2 |
10.31%
9.7
|
7.73%
12.93
|
2.9%
34.48
|
0.73%
137.93
|
0.14%
735.84
|
0.02%
4901.96
|
| 3 |
4.16%
24.04
|
3.12%
32.06
|
1.17%
85.49
|
0.29%
342.0
|
0.05%
1824.82
|
0.01%
12195.12
|
| 4 |
1.26%
79.48
|
0.94%
105.98
|
0.35%
282.65
|
0.09%
1129.94
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.3%
328.41
|
0.23%
438.02
|
0.09%
1168.22
|
0.02%
4672.9
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
166666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.17%
·
公平:
589.62
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
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 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大 2.5 31.25%
小 2.5 68.75%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.39%
平
31.66%
客 胜
21.95%
大小球 2.5
大 2.5
31.25%
小 2.5
68.75%
双方进球
是
37.03%
否
62.97%
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 | 7.13% 14.02 | 13.81% 7.24 | 79.06% 1.26 |
| -1.5 | 20.94% 4.78 | — | 79.06% 1.26 |
| -1.0 | 20.94% 4.78 | 26.04% 3.84 | 53.02% 1.89 |
| -0.5 | 46.98% 2.13 | — | 53.02% 1.89 |
| 0 (平手) | 46.98% 2.13 | 30.08% 3.32 | 22.94% 4.36 |
| +0.5 | 77.06% 1.3 | — | 22.94% 4.36 |
| +1.0 | 77.06% 1.3 | 16.14% 6.2 | 6.8% 14.71 |
| +1.5 | 93.2% 1.07 | — | 6.8% 14.71 |
| +2.0 | 93.2% 1.07 | 5.3% 18.85 | 1.5% 66.87 |
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。
