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
42.28%
公平赔率
2.37
平
31.02%
公平赔率
3.22
客 胜
26.7%
公平赔率
3.75
最可能比分
1 - 0
概率 14.55%
公平赔率 6.87
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 | 3.22 | — | |
| 客 胜 | 3.75 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.55% | 6.87 |
| 2 | 1-1 | 13.24% | 7.55 |
| 3 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 4 | 0-1 | 11.03% | 9.06 |
| 5 | 2-0 | 8.73% | 11.46 |
| 6 | 2-1 | 7.94% | 12.59 |
| 7 | 1-2 | 6.02% | 16.6 |
| 8 | 0-2 | 5.02% | 19.92 |
| 9 | 2-2 | 3.61% | 27.67 |
| 10 | 3-0 | 3.49% | 28.64 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
11.03%
9.06
|
5.02%
19.92
|
1.52%
65.67
|
0.35%
288.68
|
0.06%
1587.3
|
| 1 |
14.55%
6.87
|
13.24%
7.55
|
6.02%
16.6
|
1.83%
54.73
|
0.42%
240.56
|
0.08%
1321.0
|
| 2 |
8.73%
11.46
|
7.94%
12.59
|
3.61%
27.67
|
1.1%
91.22
|
0.25%
400.96
|
0.05%
2202.64
|
| 3 |
3.49%
28.64
|
3.18%
31.47
|
1.45%
69.17
|
0.44%
228.05
|
0.1%
1002.0
|
0.02%
5494.51
|
| 4 |
1.05%
95.47
|
0.95%
104.91
|
0.43%
230.57
|
0.13%
759.88
|
0.03%
3344.48
|
0.01%
18518.52
|
| 5 |
0.25%
397.77
|
0.23%
437.06
|
0.1%
960.61
|
0.03%
3164.56
|
0.01%
13888.89
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.19%
·
公平:
536.77
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
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
42.28%
平
31.02%
客 胜
26.70%
大小球 2.5
大 2.5
35.31%
小 2.5
64.69%
双方进球
是
41.75%
否
58.25%
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 | 6.22% 16.06 | 12.37% 8.08 | 81.4% 1.23 |
| -1.5 | 18.6% 5.38 | — | 81.4% 1.23 |
| -1.0 | 18.6% 5.38 | 24.08% 4.15 | 57.33% 1.74 |
| -0.5 | 42.67% 2.34 | — | 57.33% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.67% 2.34 | 29.45% 3.4 | 27.88% 3.59 |
| +0.5 | 72.12% 1.39 | — | 27.88% 3.59 |
| +1.0 | 72.12% 1.39 | 18.26% 5.48 | 9.62% 10.4 |
| +1.5 | 90.38% 1.11 | — | 9.62% 10.4 |
| +2.0 | 90.38% 1.11 | 7.12% 14.05 | 2.5% 39.93 |
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。
