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
68.19%
公平赔率
1.47
平
20.13%
公平赔率
4.97
客 胜
11.67%
公平赔率
8.57
最可能比分
2 - 0
概率 12.6%
公平赔率 7.94
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 | 1.47 | — | |
| 平 | 4.97 | — | |
| 客 胜 | 8.57 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-0 | 12.6% | 7.94 |
| 2 | 1-0 | 11.78% | 8.49 |
| 3 | 2-1 | 9.58% | 10.44 |
| 4 | 3-0 | 8.99% | 11.13 |
| 5 | 1-1 | 8.95% | 11.17 |
| 6 | 3-1 | 6.83% | 14.64 |
| 7 | 0-0 | 5.5% | 18.17 |
| 8 | 4-0 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 0-1 | 4.18% | 23.91 |
| 10 | 4-1 | 3.65% | 27.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.5%
18.17
|
4.18%
23.91
|
1.59%
62.93
|
0.4%
248.39
|
0.08%
1307.19
|
0.01%
8620.69
|
| 1 |
11.78%
8.49
|
8.95%
11.17
|
3.4%
29.41
|
0.86%
116.08
|
0.16%
610.87
|
0.02%
4016.06
|
| 2 |
12.6%
7.94
|
9.58%
10.44
|
3.64%
27.48
|
0.92%
108.48
|
0.18%
571.1
|
0.03%
3759.4
|
| 3 |
8.99%
11.13
|
6.83%
14.64
|
2.6%
38.53
|
0.66%
152.07
|
0.12%
800.64
|
0.02%
5263.16
|
| 4 |
4.81%
20.8
|
3.65%
27.37
|
1.39%
72.01
|
0.35%
284.25
|
0.07%
1497.01
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
2.06%
48.59
|
1.56%
63.93
|
0.59%
168.27
|
0.15%
664.01
|
0.03%
3496.5
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.23%
·
公平:
44.88
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.23% | 11.77% |
| 1.5 | 63.05% | 36.94% |
| 2.5 | 36.11% | 63.88% |
| 3.5 | 16.9% | 83.1% |
| 4.5 | 6.62% | 93.38% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.50% | 18.17 |
| 1 | 15.96% | 6.27 |
| 2 | 23.14% | 4.32 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 16.22% | 6.17 |
| 5+ | 16.82% | 5.95 |
|
大 2.5 55.4%
小 2.5 44.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
68.19%
平
20.13%
客 胜
11.67%
大小球 2.5
大 2.5
55.4%
小 2.5
44.6%
双方进球
是
46.97%
否
53.03%
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 | 23.87% 4.19 | 20.98% 4.77 | 55.15% 1.81 |
| -1.5 | 44.85% 2.23 | — | 55.15% 1.81 |
| -1.0 | 44.85% 2.23 | 24.33% 4.11 | 30.82% 3.24 |
| -0.5 | 69.18% 1.45 | — | 30.82% 3.24 |
| 0 (平手) | 69.18% 1.45 | 18.82% 5.31 | 12.0% 8.33 |
| +0.5 | 87.99% 1.14 | — | 12.0% 8.33 |
| +1.0 | 87.99% 1.14 | 8.64% 11.57 | 3.36% 29.73 |
| +1.5 | 96.63% 1.03 | — | 3.36% 29.73 |
| +2.0 | 96.63% 1.03 | 2.65% 37.79 | 0.72% 139.34 |
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。
