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
45.65%
公平赔率
2.19
平
31.53%
公平赔率
3.17
客 胜
22.82%
公平赔率
4.38
最可能比分
1 - 0
概率 16.54%
公平赔率 6.05
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 | 2.19 | — | |
| 平 | 3.17 | — | |
| 客 胜 | 4.38 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.54% | 6.05 |
| 2 | 0-0 | 13.67% | 7.32 |
| 3 | 1-1 | 12.9% | 7.75 |
| 4 | 0-1 | 10.66% | 9.38 |
| 5 | 2-0 | 10.01% | 9.99 |
| 6 | 2-1 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 1-2 | 5.03% | 19.87 |
| 8 | 0-2 | 4.16% | 24.05 |
| 9 | 3-0 | 4.04% | 24.78 |
| 10 | 3-1 | 3.15% | 31.77 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.67%
7.32
|
10.66%
9.38
|
4.16%
24.05
|
1.08%
92.49
|
0.21%
474.38
|
0.03%
3039.51
|
| 1 |
16.54%
6.05
|
12.9%
7.75
|
5.03%
19.87
|
1.31%
76.44
|
0.26%
392.0
|
0.04%
2512.56
|
| 2 |
10.01%
9.99
|
7.81%
12.81
|
3.04%
32.85
|
0.79%
126.34
|
0.15%
648.09
|
0.02%
4149.38
|
| 3 |
4.04%
24.78
|
3.15%
31.77
|
1.23%
81.45
|
0.32%
313.28
|
0.06%
1607.72
|
0.01%
10309.28
|
| 4 |
1.22%
81.91
|
0.95%
105.01
|
0.37%
269.25
|
0.1%
1035.2
|
0.02%
5319.15
|
0.0%
34482.76
|
| 5 |
0.3%
338.41
|
0.23%
433.84
|
0.09%
1112.35
|
0.02%
4273.5
|
0.0%
21739.13
|
0.0%
142857.14
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.17%
·
公平:
580.05
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 | 54.16% | 45.84% |
| 1.5 | 18.4% | 81.6% |
| 2.5 | 4.46% | 95.54% |
| 3.5 | 0.83% | 99.17% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.67% | 7.32 |
| 1 | 27.20% | 3.68 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 17.95% | 5.57 |
| 4 | 8.93% | 11.20 |
| 5+ | 5.18% | 19.32 |
|
大 2.5 32.06%
小 2.5 67.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.65%
平
31.53%
客 胜
22.82%
大小球 2.5
大 2.5
32.06%
小 2.5
67.94%
双方进球
是
38.01%
否
61.99%
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 | 6.98% 14.33 | 13.55% 7.38 | 79.47% 1.26 |
| -1.5 | 20.53% 4.87 | — | 79.47% 1.26 |
| -1.0 | 20.53% 4.87 | 25.67% 3.89 | 53.79% 1.86 |
| -0.5 | 46.21% 2.16 | — | 53.79% 1.86 |
| 0 (平手) | 46.21% 2.16 | 29.95% 3.34 | 23.84% 4.19 |
| +0.5 | 76.16% 1.31 | — | 23.84% 4.19 |
| +1.0 | 76.16% 1.31 | 16.55% 6.04 | 7.29% 13.72 |
| +1.5 | 92.71% 1.08 | — | 7.29% 13.72 |
| +2.0 | 92.71% 1.08 | 5.63% 17.76 | 1.66% 60.26 |
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。
