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
37.92%
公平赔率
2.64
平
34.64%
公平赔率
2.89
客 胜
27.45%
公平赔率
3.64
最可能比分
0 - 0
概率 17.03%
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 | 2.64 | — | |
| 平 | 2.89 | — | |
| 客 胜 | 3.64 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 1-0 | 16.52% | 6.05 |
| 3 | 0-1 | 13.63% | 7.34 |
| 4 | 1-1 | 13.22% | 7.57 |
| 5 | 2-0 | 8.01% | 12.48 |
| 6 | 2-1 | 6.41% | 15.6 |
| 7 | 0-2 | 5.45% | 18.35 |
| 8 | 1-2 | 5.29% | 18.91 |
| 9 | 3-0 | 2.59% | 38.6 |
| 10 | 2-2 | 2.56% | 39.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.03%
5.87
|
13.63%
7.34
|
5.45%
18.35
|
1.45%
68.8
|
0.29%
344.0
|
0.05%
2150.54
|
| 1 |
16.52%
6.05
|
13.22%
7.57
|
5.29%
18.91
|
1.41%
70.93
|
0.28%
354.61
|
0.05%
2217.29
|
| 2 |
8.01%
12.48
|
6.41%
15.6
|
2.56%
39.0
|
0.68%
146.24
|
0.14%
730.99
|
0.02%
4566.21
|
| 3 |
2.59%
38.6
|
2.07%
48.24
|
0.83%
120.61
|
0.22%
452.28
|
0.04%
2262.44
|
0.01%
14084.51
|
| 4 |
0.63%
159.16
|
0.5%
198.97
|
0.2%
497.27
|
0.05%
1865.67
|
0.01%
9345.79
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.12%
820.34
|
0.1%
1025.64
|
0.04%
2564.1
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
47619.05
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.07%
·
公平:
1445.09
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.07% | 44.93% |
| 1.5 | 19.12% | 80.88% |
| 2.5 | 4.74% | 95.26% |
| 3.5 | 0.91% | 99.09% |
| 4.5 | 0.14% | 99.86% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.03% | 5.87 |
| 1 | 30.15% | 3.32 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 15.74% | 6.35 |
| 4 | 6.97% | 14.36 |
| 5+ | 3.43% | 29.18 |
|
大 2.5 26.14%
小 2.5 73.86%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.92%
平
34.64%
客 胜
27.45%
大小球 2.5
大 2.5
26.14%
小 2.5
73.86%
双方进球
是
34.19%
否
65.81%
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 | 4.03% 24.81 | 10.3% 9.71 | 85.67% 1.17 |
| -1.5 | 14.33% 6.98 | — | 85.67% 1.17 |
| -1.0 | 14.33% 6.98 | 23.82% 4.2 | 61.85% 1.62 |
| -0.5 | 38.15% 2.62 | — | 61.85% 1.62 |
| 0 (平手) | 38.15% 2.62 | 33.05% 3.03 | 28.81% 3.47 |
| +0.5 | 71.19% 1.4 | — | 28.81% 3.47 |
| +1.0 | 71.19% 1.4 | 19.64% 5.09 | 9.16% 10.91 |
| +1.5 | 90.84% 1.1 | — | 9.16% 10.91 |
| +2.0 | 90.84% 1.1 | 7.0% 14.28 | 2.16% 46.34 |
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。
