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
39.17%
公平赔率
2.55
平
32.08%
公平赔率
3.12
客 胜
28.75%
公平赔率
3.48
最可能比分
1 - 0
概率 14.59%
公平赔率 6.85
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 | 2.55 | — | |
| 平 | 3.12 | — | |
| 客 胜 | 3.48 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.59% | 6.85 |
| 2 | 1-1 | 13.42% | 7.45 |
| 3 | 0-0 | 13.27% | 7.54 |
| 4 | 0-1 | 12.2% | 8.19 |
| 5 | 2-0 | 8.03% | 12.46 |
| 6 | 2-1 | 7.38% | 13.54 |
| 7 | 1-2 | 6.18% | 16.19 |
| 8 | 0-2 | 5.61% | 17.81 |
| 9 | 2-2 | 3.4% | 29.44 |
| 10 | 3-0 | 2.94% | 33.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.27%
7.54
|
12.2%
8.19
|
5.61%
17.81
|
1.72%
58.09
|
0.4%
252.53
|
0.07%
1371.74
|
| 1 |
14.59%
6.85
|
13.42%
7.45
|
6.18%
16.19
|
1.89%
52.8
|
0.44%
229.57
|
0.08%
1248.44
|
| 2 |
8.03%
12.46
|
7.38%
13.54
|
3.4%
29.44
|
1.04%
96.01
|
0.24%
417.36
|
0.04%
2267.57
|
| 3 |
2.94%
33.98
|
2.71%
36.94
|
1.25%
80.3
|
0.38%
261.85
|
0.09%
1138.95
|
0.02%
6172.84
|
| 4 |
0.81%
123.56
|
0.74%
134.32
|
0.34%
291.97
|
0.1%
952.38
|
0.02%
4132.23
|
0.0%
22727.27
|
| 5 |
0.18%
561.8
|
0.16%
610.5
|
0.08%
1328.02
|
0.02%
4329.0
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.14%
·
公平:
739.64
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.27% | 7.54 |
| 1 | 26.80% | 3.73 |
| 2 | 27.06% | 3.69 |
| 3 | 18.22% | 5.49 |
| 4 | 9.20% | 10.87 |
| 5+ | 5.45% | 18.36 |
|
大 2.5 32.87%
小 2.5 67.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.17%
平
32.08%
客 胜
28.75%
大小球 2.5
大 2.5
32.87%
小 2.5
67.13%
双方进球
是
40.13%
否
59.87%
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 | 5.01% 19.96 | 11.1% 9.01 | 83.89% 1.19 |
| -1.5 | 16.11% 6.21 | — | 83.89% 1.19 |
| -1.0 | 16.11% 6.21 | 23.33% 4.29 | 60.56% 1.65 |
| -0.5 | 39.44% 2.54 | — | 60.56% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.44% 2.54 | 30.49% 3.28 | 30.07% 3.33 |
| +0.5 | 69.93% 1.43 | — | 30.07% 3.33 |
| +1.0 | 69.93% 1.43 | 19.51% 5.12 | 10.55% 9.48 |
| +1.5 | 89.45% 1.12 | — | 10.55% 9.48 |
| +2.0 | 89.45% 1.12 | 7.76% 12.88 | 2.79% 35.87 |
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。
