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
40.55%
公平赔率
2.47
平
33.16%
公平赔率
3.02
客 胜
26.29%
公平赔率
3.8
最可能比分
1 - 0
概率 16.16%
公平赔率 6.19
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 | 2.47 | — | |
| 平 | 3.02 | — | |
| 客 胜 | 3.8 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 16.16% | 6.19 |
| 2 | 0-0 | 15.11% | 6.62 |
| 3 | 1-1 | 13.26% | 7.54 |
| 4 | 0-1 | 12.39% | 8.07 |
| 5 | 2-0 | 8.65% | 11.56 |
| 6 | 2-1 | 7.09% | 14.1 |
| 7 | 1-2 | 5.43% | 18.4 |
| 8 | 0-2 | 5.08% | 19.69 |
| 9 | 3-0 | 3.08% | 32.42 |
| 10 | 2-2 | 2.91% | 34.39 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.11%
6.62
|
12.39%
8.07
|
5.08%
19.69
|
1.39%
72.03
|
0.28%
351.37
|
0.05%
2141.33
|
| 1 |
16.16%
6.19
|
13.26%
7.54
|
5.43%
18.4
|
1.49%
67.32
|
0.3%
328.41
|
0.05%
2004.01
|
| 2 |
8.65%
11.56
|
7.09%
14.1
|
2.91%
34.39
|
0.79%
125.83
|
0.16%
613.87
|
0.03%
3745.32
|
| 3 |
3.08%
32.42
|
2.53%
39.54
|
1.04%
96.43
|
0.28%
352.86
|
0.06%
1721.17
|
0.01%
10526.32
|
| 4 |
0.83%
121.2
|
0.68%
147.8
|
0.28%
360.49
|
0.08%
1319.26
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.18%
566.25
|
0.14%
690.61
|
0.06%
1683.5
|
0.02%
6172.84
|
0.0%
30303.03
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.11%
·
公平:
948.77
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.96% | 44.04% |
| 1.5 | 19.84% | 80.16% |
| 2.5 | 5.03% | 94.97% |
| 3.5 | 0.99% | 99.01% |
| 4.5 | 0.16% | 99.84% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.11% | 6.62 |
| 1 | 28.55% | 3.50 |
| 2 | 26.98% | 3.71 |
| 3 | 17.00% | 5.88 |
| 4 | 8.03% | 12.45 |
| 5+ | 4.33% | 23.11 |
|
大 2.5 29.36%
小 2.5 70.64%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.55%
平
33.16%
客 胜
26.29%
大小球 2.5
大 2.5
29.36%
小 2.5
70.64%
双方进球
是
36.76%
否
63.24%
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 | 5.05% 19.8 | 11.47% 8.72 | 83.48% 1.2 |
| -1.5 | 16.52% 6.05 | — | 83.48% 1.2 |
| -1.0 | 16.52% 6.05 | 24.37% 4.1 | 59.11% 1.69 |
| -0.5 | 40.89% 2.45 | — | 59.11% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.89% 2.45 | 31.57% 3.17 | 27.54% 3.63 |
| +0.5 | 72.46% 1.38 | — | 27.54% 3.63 |
| +1.0 | 72.46% 1.38 | 18.68% 5.35 | 8.86% 11.29 |
| +1.5 | 91.14% 1.1 | — | 8.86% 11.29 |
| +2.0 | 91.14% 1.1 | 6.74% 14.84 | 2.12% 47.14 |
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。
