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
39.4%
公平赔率
2.54
平
34.18%
公平赔率
2.93
客 胜
26.41%
公平赔率
3.79
最可能比分
1 - 0
概率 16.7%
公平赔率 5.99
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 | 2.54 | — | |
| 平 | 2.93 | — | |
| 客 胜 | 3.79 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.7% | 5.99 |
| 2 | 0-0 | 16.53% | 6.05 |
| 3 | 1-1 | 13.19% | 7.58 |
| 4 | 0-1 | 13.06% | 7.66 |
| 5 | 2-0 | 8.43% | 11.86 |
| 6 | 2-1 | 6.66% | 15.01 |
| 7 | 1-2 | 5.21% | 19.19 |
| 8 | 0-2 | 5.16% | 19.39 |
| 9 | 3-0 | 2.84% | 35.23 |
| 10 | 2-2 | 2.63% | 38.01 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.53%
6.05
|
13.06%
7.66
|
5.16%
19.39
|
1.36%
73.62
|
0.27%
372.72
|
0.04%
2358.49
|
| 1 |
16.7%
5.99
|
13.19%
7.58
|
5.21%
19.19
|
1.37%
72.89
|
0.27%
369.14
|
0.04%
2336.45
|
| 2 |
8.43%
11.86
|
6.66%
15.01
|
2.63%
38.01
|
0.69%
144.34
|
0.14%
730.99
|
0.02%
4629.63
|
| 3 |
2.84%
35.23
|
2.24%
44.6
|
0.89%
112.91
|
0.23%
428.82
|
0.05%
2169.2
|
0.01%
13698.63
|
| 4 |
0.72%
139.53
|
0.57%
176.62
|
0.22%
447.23
|
0.06%
1697.79
|
0.01%
8620.69
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.14%
690.61
|
0.11%
874.13
|
0.05%
2212.39
|
0.01%
8403.36
|
0.0%
43478.26
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.08%
·
公平:
1251.56
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 54.62% | 45.38% |
| 1.5 | 18.76% | 81.24% |
| 2.5 | 4.6% | 95.4% |
| 3.5 | 0.87% | 99.13% |
| 4.5 | 0.13% | 99.87% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.53% | 6.05 |
| 1 | 29.75% | 3.36 |
| 2 | 26.78% | 3.73 |
| 3 | 16.07% | 6.22 |
| 4 | 7.23% | 13.83 |
| 5+ | 3.64% | 27.47 |
|
大 2.5 26.94%
小 2.5 73.06%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.40%
平
34.18%
客 胜
26.41%
大小球 2.5
大 2.5
26.94%
小 2.5
73.06%
双方进球
是
34.72%
否
65.28%
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 | 4.49% 22.28 | 10.91% 9.17 | 84.6% 1.18 |
| -1.5 | 15.4% 6.49 | — | 84.6% 1.18 |
| -1.0 | 15.4% 6.49 | 24.3% 4.11 | 60.3% 1.66 |
| -0.5 | 39.7% 2.52 | — | 60.3% 1.66 |
| 0 (平手) | 39.7% 2.52 | 32.6% 3.07 | 27.7% 3.61 |
| +0.5 | 72.3% 1.38 | — | 27.7% 3.61 |
| +1.0 | 72.3% 1.38 | 19.01% 5.26 | 8.7% 11.5 |
| +1.5 | 91.3% 1.1 | — | 8.7% 11.5 |
| +2.0 | 91.3% 1.1 | 6.67% 14.98 | 2.02% 49.47 |
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。
