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
30.9%
公平赔率
3.24
平
35.04%
公平赔率
2.85
客 胜
34.07%
公平赔率
2.94
最可能比分
0 - 0
概率 17.38%
公平赔率 5.75
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 | 3.24 | — | |
| 平 | 2.85 | — | |
| 客 胜 | 2.94 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 2 | 0-1 | 15.47% | 6.47 |
| 3 | 1-0 | 14.94% | 6.69 |
| 4 | 1-1 | 13.3% | 7.52 |
| 5 | 0-2 | 6.88% | 14.53 |
| 6 | 2-0 | 6.43% | 15.56 |
| 7 | 1-2 | 5.92% | 16.9 |
| 8 | 2-1 | 5.72% | 17.48 |
| 9 | 2-2 | 2.55% | 39.29 |
| 10 | 0-3 | 2.04% | 48.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
15.47%
6.47
|
6.88%
14.53
|
2.04%
48.98
|
0.45%
220.12
|
0.08%
1236.09
|
| 1 |
14.94%
6.69
|
13.3%
7.52
|
5.92%
16.9
|
1.76%
56.95
|
0.39%
255.95
|
0.07%
1438.85
|
| 2 |
6.43%
15.56
|
5.72%
17.48
|
2.55%
39.29
|
0.76%
132.45
|
0.17%
595.24
|
0.03%
3344.48
|
| 3 |
1.84%
54.28
|
1.64%
60.99
|
0.73%
137.06
|
0.22%
462.11
|
0.05%
2074.69
|
0.01%
11627.91
|
| 4 |
0.4%
252.46
|
0.35%
283.69
|
0.16%
637.35
|
0.05%
2150.54
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.07%
1468.43
|
0.06%
1650.17
|
0.03%
3703.7
|
0.01%
12500.0
|
0.0%
55555.56
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.06%
·
公平:
1689.19
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.68% | 42.32% |
| 1.5 | 21.29% | 78.71% |
| 2.5 | 5.64% | 94.36% |
| 3.5 | 1.16% | 98.84% |
| 4.5 | 0.19% | 99.81% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.93% | 41.07% |
| 1.5 | 22.39% | 77.61% |
| 2.5 | 6.12% | 93.88% |
| 3.5 | 1.3% | 98.7% |
| 4.5 | 0.22% | 99.78% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大 2.5 25.6%
小 2.5 74.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
30.90%
平
35.04%
客 胜
34.07%
大小球 2.5
大 2.5
25.6%
小 2.5
74.4%
双方进球
是
34.0%
否
66.0%
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 | 2.77% 36.06 | 8.23% 12.15 | 89.0% 1.12 |
| -1.5 | 11.0% 9.09 | — | 89.0% 1.12 |
| -1.0 | 11.0% 9.09 | 21.44% 4.66 | 67.55% 1.48 |
| -0.5 | 32.45% 3.08 | — | 67.55% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.45% 3.08 | 33.45% 2.99 | 34.1% 2.93 |
| +0.5 | 65.9% 1.52 | — | 34.1% 2.93 |
| +1.0 | 65.9% 1.52 | 22.19% 4.51 | 11.91% 8.39 |
| +1.5 | 88.09% 1.14 | — | 11.91% 8.39 |
| +2.0 | 88.09% 1.14 | 8.82% 11.34 | 3.1% 32.27 |
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。
