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
55.54%
公平赔率
1.8
平
26.48%
公平赔率
3.78
客 胜
17.98%
公平赔率
5.56
最可能比分
1 - 0
概率 14.51%
公平赔率 6.89
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 | 1.8 | — | |
| 平 | 3.78 | — | |
| 客 胜 | 5.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.51% | 6.89 |
| 2 | 1-1 | 11.61% | 8.61 |
| 3 | 2-0 | 11.61% | 8.61 |
| 4 | 2-1 | 9.29% | 10.76 |
| 5 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 6 | 0-1 | 7.26% | 13.78 |
| 7 | 3-0 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 3-1 | 4.95% | 20.18 |
| 9 | 1-2 | 4.64% | 21.53 |
| 10 | 2-2 | 3.72% | 26.91 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
7.26%
13.78
|
2.9%
34.45
|
0.77%
129.18
|
0.15%
645.99
|
0.02%
4032.26
|
| 1 |
14.51%
6.89
|
11.61%
8.61
|
4.64%
21.53
|
1.24%
80.74
|
0.25%
403.71
|
0.04%
2525.25
|
| 2 |
11.61%
8.61
|
9.29%
10.76
|
3.72%
26.91
|
0.99%
100.92
|
0.2%
504.54
|
0.03%
3154.57
|
| 3 |
6.19%
16.15
|
4.95%
20.18
|
1.98%
50.46
|
0.53%
189.21
|
0.11%
946.07
|
0.02%
5917.16
|
| 4 |
2.48%
40.37
|
1.98%
50.46
|
0.79%
126.15
|
0.21%
473.04
|
0.04%
2364.07
|
0.01%
14705.88
|
| 5 |
0.79%
126.15
|
0.63%
157.68
|
0.25%
394.17
|
0.07%
1479.29
|
0.01%
7407.41
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.62%
·
公平:
160.72
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
55.54%
平
26.48%
客 胜
17.98%
大小球 2.5
大 2.5
43.03%
小 2.5
56.97%
双方进球
是
43.95%
否
56.05%
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 | 12.93% 7.73 | 17.43% 5.74 | 69.64% 1.44 |
| -1.5 | 30.36% 3.29 | — | 69.64% 1.44 |
| -1.0 | 30.36% 3.29 | 26.01% 3.84 | 43.63% 2.29 |
| -0.5 | 56.37% 1.77 | — | 43.63% 2.29 |
| 0 (平手) | 56.37% 1.77 | 24.97% 4.0 | 18.65% 5.36 |
| +0.5 | 81.35% 1.23 | — | 18.65% 5.36 |
| +1.0 | 81.35% 1.23 | 13.01% 7.69 | 5.65% 17.71 |
| +1.5 | 94.35% 1.06 | — | 5.65% 17.71 |
| +2.0 | 94.35% 1.06 | 4.36% 22.95 | 1.29% 77.53 |
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。
