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
54.99%
公平赔率
1.82
平
25.55%
公平赔率
3.91
客 胜
19.45%
公平赔率
5.14
最可能比分
1 - 0
概率 12.55%
公平赔率 7.97
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 | 1.82 | — | |
| 平 | 3.91 | — | |
| 客 胜 | 5.14 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 1-1 | 11.42% | 8.75 |
| 3 | 2-0 | 10.61% | 9.43 |
| 4 | 2-1 | 9.65% | 10.36 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.76% | 14.8 |
| 7 | 3-0 | 5.98% | 16.74 |
| 8 | 3-1 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 1-2 | 5.2% | 19.24 |
| 10 | 2-2 | 4.39% | 22.77 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.76%
14.8
|
3.08%
32.52
|
0.93%
107.2
|
0.21%
471.25
|
0.04%
2590.67
|
| 1 |
12.55%
7.97
|
11.42%
8.75
|
5.2%
19.24
|
1.58%
63.43
|
0.36%
278.78
|
0.07%
1531.39
|
| 2 |
10.61%
9.43
|
9.65%
10.36
|
4.39%
22.77
|
1.33%
75.07
|
0.3%
329.92
|
0.06%
1811.59
|
| 3 |
5.98%
16.74
|
5.44%
18.39
|
2.47%
40.42
|
0.75%
133.26
|
0.17%
585.82
|
0.03%
3215.43
|
| 4 |
2.52%
39.61
|
2.3%
43.53
|
1.05%
95.67
|
0.32%
315.36
|
0.07%
1386.96
|
0.01%
7633.59
|
| 5 |
0.85%
117.19
|
0.78%
128.78
|
0.35%
283.05
|
0.11%
932.84
|
0.02%
4098.36
|
0.0%
22727.27
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.81%
·
公平:
122.84
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
54.99%
平
25.55%
客 胜
19.45%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
48.72%
否
51.28%
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 | 13.55% 7.38 | 17.2% 5.81 | 69.25% 1.44 |
| -1.5 | 30.75% 3.25 | — | 69.25% 1.44 |
| -1.0 | 30.75% 3.25 | 25.02% 4.0 | 44.23% 2.26 |
| -0.5 | 55.77% 1.79 | — | 44.23% 2.26 |
| 0 (平手) | 55.77% 1.79 | 24.07% 4.15 | 20.16% 4.96 |
| +0.5 | 79.84% 1.25 | — | 20.16% 4.96 |
| +1.0 | 79.84% 1.25 | 13.47% 7.42 | 6.68% 14.96 |
| +1.5 | 93.32% 1.07 | — | 6.68% 14.96 |
| +2.0 | 93.32% 1.07 | 4.99% 20.05 | 1.7% 58.96 |
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。
