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
43.31%
公平赔率
2.31
平
30.9%
公平赔率
3.24
客 胜
25.79%
公平赔率
3.88
最可能比分
1 - 0
概率 14.79%
公平赔率 6.76
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 | 2.31 | — | |
| 平 | 3.24 | — | |
| 客 胜 | 3.88 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.79% | 6.76 |
| 2 | 1-1 | 13.16% | 7.6 |
| 3 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 4 | 0-1 | 10.79% | 9.27 |
| 5 | 2-0 | 9.02% | 11.08 |
| 6 | 2-1 | 8.03% | 12.45 |
| 7 | 1-2 | 5.86% | 17.07 |
| 8 | 0-2 | 4.8% | 20.83 |
| 9 | 3-0 | 3.67% | 27.25 |
| 10 | 2-2 | 3.57% | 27.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
10.79%
9.27
|
4.8%
20.83
|
1.42%
70.2
|
0.32%
315.56
|
0.06%
1773.05
|
| 1 |
14.79%
6.76
|
13.16%
7.6
|
5.86%
17.07
|
1.74%
57.54
|
0.39%
258.6
|
0.07%
1453.49
|
| 2 |
9.02%
11.08
|
8.03%
12.45
|
3.57%
27.98
|
1.06%
94.33
|
0.24%
423.91
|
0.04%
2380.95
|
| 3 |
3.67%
27.25
|
3.27%
30.62
|
1.45%
68.81
|
0.43%
231.96
|
0.1%
1042.75
|
0.02%
5847.95
|
| 4 |
1.12%
89.36
|
1.0%
100.4
|
0.44%
225.63
|
0.13%
760.46
|
0.03%
3412.97
|
0.01%
19230.77
|
| 5 |
0.27%
366.17
|
0.24%
411.52
|
0.11%
925.07
|
0.03%
3115.26
|
0.01%
14084.51
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.2%
·
公平:
512.56
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
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 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大 2.5 35.31%
小 2.5 64.69%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.31%
平
30.90%
客 胜
25.79%
大小球 2.5
大 2.5
35.31%
小 2.5
64.69%
双方进球
是
41.54%
否
58.46%
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 | 6.57% 15.22 | 12.76% 7.83 | 80.67% 1.24 |
| -1.5 | 19.33% 5.17 | — | 80.67% 1.24 |
| -1.0 | 19.33% 5.17 | 24.41% 4.1 | 56.25% 1.78 |
| -0.5 | 43.75% 2.29 | — | 56.25% 1.78 |
| 0 (平手) | 43.75% 2.29 | 29.32% 3.41 | 26.93% 3.71 |
| +0.5 | 73.07% 1.37 | — | 26.93% 3.71 |
| +1.0 | 73.07% 1.37 | 17.81% 5.61 | 9.12% 10.96 |
| +1.5 | 90.88% 1.1 | — | 9.12% 10.96 |
| +2.0 | 90.88% 1.1 | 6.79% 14.72 | 2.33% 42.98 |
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。
