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
63.91%
公平赔率
1.56
平
22.24%
公平赔率
4.5
客 胜
13.85%
公平赔率
7.22
最可能比分
1 - 0
概率 12.53%
公平赔率 7.98
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 | 1.56 | — | |
| 平 | 4.5 | — | |
| 客 胜 | 7.22 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 2-0 | 12.28% | 8.14 |
| 3 | 1-1 | 9.9% | 10.1 |
| 4 | 2-1 | 9.7% | 10.31 |
| 5 | 3-0 | 8.02% | 12.46 |
| 6 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 7 | 3-1 | 6.34% | 15.78 |
| 8 | 0-1 | 5.05% | 19.8 |
| 9 | 4-0 | 3.93% | 25.44 |
| 10 | 1-2 | 3.91% | 25.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
5.05%
19.8
|
1.99%
50.13
|
0.53%
190.37
|
0.1%
963.39
|
0.02%
6097.56
|
| 1 |
12.53%
7.98
|
9.9%
10.1
|
3.91%
25.58
|
1.03%
97.13
|
0.2%
491.64
|
0.03%
3115.26
|
| 2 |
12.28%
8.14
|
9.7%
10.31
|
3.83%
26.1
|
1.01%
99.11
|
0.2%
501.76
|
0.03%
3174.6
|
| 3 |
8.02%
12.46
|
6.34%
15.78
|
2.5%
39.95
|
0.66%
151.7
|
0.13%
768.05
|
0.02%
4854.37
|
| 4 |
3.93%
25.44
|
3.11%
32.2
|
1.23%
81.52
|
0.32%
309.6
|
0.06%
1567.4
|
0.01%
9900.99
|
| 5 |
1.54%
64.89
|
1.22%
82.14
|
0.48%
207.94
|
0.13%
789.89
|
0.03%
4000.0
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.53%
·
公平:
65.25
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大 2.5 51.85%
小 2.5 48.15%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
63.91%
平
22.24%
客 胜
13.85%
大小球 2.5
大 2.5
51.85%
小 2.5
48.15%
双方进球
是
46.92%
否
53.08%
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 | 19.8% 5.05 | 19.98% 5.01 | 60.22% 1.66 |
| -1.5 | 39.78% 2.51 | — | 60.22% 1.66 |
| -1.0 | 39.78% 2.51 | 25.08% 3.99 | 35.13% 2.85 |
| -0.5 | 64.87% 1.54 | — | 35.13% 2.85 |
| 0 (平手) | 64.87% 1.54 | 20.85% 4.8 | 14.28% 7.0 |
| +0.5 | 85.72% 1.17 | — | 14.28% 7.0 |
| +1.0 | 85.72% 1.17 | 10.11% 9.89 | 4.17% 23.96 |
| +1.5 | 95.83% 1.04 | — | 4.17% 23.96 |
| +2.0 | 95.83% 1.04 | 3.25% 30.81 | 0.93% 107.82 |
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。
