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
42.17%
公平赔率
2.37
平
31.36%
公平赔率
3.19
客 胜
26.47%
公平赔率
3.78
最可能比分
1 - 0
概率 14.89%
公平赔率 6.72
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 | 2.37 | — | |
| 平 | 3.19 | — | |
| 客 胜 | 3.78 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.89% | 6.72 |
| 2 | 1-1 | 13.25% | 7.55 |
| 3 | 0-0 | 12.62% | 7.92 |
| 4 | 0-1 | 11.23% | 8.9 |
| 5 | 2-0 | 8.79% | 11.38 |
| 6 | 2-1 | 7.82% | 12.79 |
| 7 | 1-2 | 5.9% | 16.96 |
| 8 | 0-2 | 5.0% | 20.01 |
| 9 | 2-2 | 3.48% | 28.74 |
| 10 | 3-0 | 3.46% | 28.94 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.62%
7.92
|
11.23%
8.9
|
5.0%
20.01
|
1.48%
67.45
|
0.33%
303.12
|
0.06%
1703.58
|
| 1 |
14.89%
6.72
|
13.25%
7.55
|
5.9%
16.96
|
1.75%
57.16
|
0.39%
256.87
|
0.07%
1443.0
|
| 2 |
8.79%
11.38
|
7.82%
12.79
|
3.48%
28.74
|
1.03%
96.88
|
0.23%
435.35
|
0.04%
2444.99
|
| 3 |
3.46%
28.94
|
3.08%
32.52
|
1.37%
73.07
|
0.41%
246.31
|
0.09%
1107.42
|
0.02%
6211.18
|
| 4 |
1.02%
98.1
|
0.91%
110.23
|
0.4%
247.71
|
0.12%
834.72
|
0.03%
3759.4
|
0.0%
21276.6
|
| 5 |
0.24%
415.63
|
0.21%
467.07
|
0.1%
1049.32
|
0.03%
3533.57
|
0.01%
15873.02
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.17%
·
公平:
587.89
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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 | 12.62% | 7.92 |
| 1 | 26.12% | 3.83 |
| 2 | 27.03% | 3.70 |
| 3 | 18.65% | 5.36 |
| 4 | 9.65% | 10.36 |
| 5+ | 5.92% | 16.90 |
|
大 2.5 34.23%
小 2.5 65.77%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.17%
平
31.36%
客 胜
26.47%
大小球 2.5
大 2.5
34.23%
小 2.5
65.77%
双方进球
是
40.83%
否
59.17%
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 | 6.07% 16.48 | 12.29% 8.13 | 81.64% 1.22 |
| -1.5 | 18.36% 5.45 | — | 81.64% 1.22 |
| -1.0 | 18.36% 5.45 | 24.2% 4.13 | 57.43% 1.74 |
| -0.5 | 42.57% 2.35 | — | 57.43% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.57% 2.35 | 29.78% 3.36 | 27.65% 3.62 |
| +0.5 | 72.35% 1.38 | — | 27.65% 3.62 |
| +1.0 | 72.35% 1.38 | 18.26% 5.48 | 9.4% 10.64 |
| +1.5 | 90.6% 1.1 | — | 9.4% 10.64 |
| +2.0 | 90.6% 1.1 | 6.99% 14.3 | 2.4% 41.63 |
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。
