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
46.66%
公平赔率
2.14
平
29.36%
公平赔率
3.41
客 胜
23.98%
公平赔率
4.17
最可能比分
1 - 0
概率 14.23%
公平赔率 7.03
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 | 2.14 | — | |
| 平 | 3.41 | — | |
| 客 胜 | 4.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.23% | 7.03 |
| 2 | 1-1 | 12.81% | 7.81 |
| 3 | 0-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 2-0 | 9.6% | 10.41 |
| 5 | 0-1 | 9.49% | 10.54 |
| 6 | 2-1 | 8.64% | 11.57 |
| 7 | 1-2 | 5.76% | 17.35 |
| 8 | 3-0 | 4.32% | 23.14 |
| 9 | 0-2 | 4.27% | 23.43 |
| 10 | 2-2 | 3.89% | 25.71 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.54%
9.49
|
9.49%
10.54
|
4.27%
23.43
|
1.28%
78.09
|
0.29%
347.1
|
0.05%
1926.78
|
| 1 |
14.23%
7.03
|
12.81%
7.81
|
5.76%
17.35
|
1.73%
57.84
|
0.39%
257.07
|
0.07%
1428.57
|
| 2 |
9.6%
10.41
|
8.64%
11.57
|
3.89%
25.71
|
1.17%
85.7
|
0.26%
380.81
|
0.05%
2114.16
|
| 3 |
4.32%
23.14
|
3.89%
25.71
|
1.75%
57.13
|
0.53%
190.44
|
0.12%
846.02
|
0.02%
4694.84
|
| 4 |
1.46%
68.55
|
1.31%
76.17
|
0.59%
169.26
|
0.18%
564.33
|
0.04%
2506.27
|
0.01%
13888.89
|
| 5 |
0.39%
253.94
|
0.35%
282.09
|
0.16%
626.96
|
0.05%
2087.68
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
52631.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.3%
·
公平:
330.58
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.54% | 9.49 |
| 1 | 23.71% | 4.22 |
| 2 | 26.68% | 3.75 |
| 3 | 20.01% | 5.00 |
| 4 | 11.26% | 8.88 |
| 5+ | 7.80% | 12.82 |
|
大 2.5 39.07%
小 2.5 60.93%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.66%
平
29.36%
客 胜
23.98%
大小球 2.5
大 2.5
39.07%
小 2.5
60.93%
双方进球
是
43.96%
否
56.04%
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 | 8.27% 12.1 | 14.14% 7.07 | 77.6% 1.29 |
| -1.5 | 22.4% 4.46 | — | 77.6% 1.29 |
| -1.0 | 22.4% 4.46 | 24.81% 4.03 | 52.79% 1.89 |
| -0.5 | 47.21% 2.12 | — | 52.79% 1.89 |
| 0 (平手) | 47.21% 2.12 | 27.8% 3.6 | 24.98% 4.0 |
| +0.5 | 75.02% 1.33 | — | 24.98% 4.0 |
| +1.0 | 75.02% 1.33 | 16.54% 6.05 | 8.44% 11.85 |
| +1.5 | 91.56% 1.09 | — | 8.44% 11.85 |
| +2.0 | 91.56% 1.09 | 6.28% 15.92 | 2.16% 46.3 |
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。
