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
45.65%
公平赔率
2.19
平
29.52%
公平赔率
3.39
客 胜
24.83%
公平赔率
4.03
最可能比分
1 - 0
概率 14.02%
公平赔率 7.13
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 | 2.19 | — | |
| 平 | 3.39 | — | |
| 客 胜 | 4.03 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.02% | 7.13 |
| 2 | 1-1 | 12.9% | 7.75 |
| 3 | 0-0 | 10.54% | 9.49 |
| 4 | 0-1 | 9.7% | 10.31 |
| 5 | 2-0 | 9.32% | 10.73 |
| 6 | 2-1 | 8.58% | 11.66 |
| 7 | 1-2 | 5.93% | 16.86 |
| 8 | 0-2 | 4.46% | 22.42 |
| 9 | 3-0 | 4.13% | 24.2 |
| 10 | 2-2 | 3.95% | 25.35 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.54%
9.49
|
9.7%
10.31
|
4.46%
22.42
|
1.37%
73.1
|
0.31%
317.86
|
0.06%
1727.12
|
| 1 |
14.02%
7.13
|
12.9%
7.75
|
5.93%
16.86
|
1.82%
54.97
|
0.42%
239.01
|
0.08%
1298.7
|
| 2 |
9.32%
10.73
|
8.58%
11.66
|
3.95%
25.35
|
1.21%
82.66
|
0.28%
359.32
|
0.05%
1953.12
|
| 3 |
4.13%
24.2
|
3.8%
26.3
|
1.75%
57.18
|
0.54%
186.43
|
0.12%
810.37
|
0.02%
4405.29
|
| 4 |
1.37%
72.77
|
1.26%
79.1
|
0.58%
171.97
|
0.18%
560.85
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
13333.33
|
| 5 |
0.37%
273.6
|
0.34%
297.35
|
0.15%
646.41
|
0.05%
2109.7
|
0.01%
9174.31
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.29%
·
公平:
347.22
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 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
45.65%
平
29.52%
客 胜
24.83%
大小球 2.5
大 2.5
39.07%
小 2.5
60.93%
双方进球
是
44.24%
否
55.76%
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 | 7.87% 12.7 | 13.76% 7.27 | 78.37% 1.28 |
| -1.5 | 21.63% 4.62 | — | 78.37% 1.28 |
| -1.0 | 21.63% 4.62 | 24.53% 4.08 | 53.84% 1.86 |
| -0.5 | 46.16% 2.17 | — | 53.84% 1.86 |
| 0 (平手) | 46.16% 2.17 | 27.96% 3.58 | 25.88% 3.86 |
| +0.5 | 74.12% 1.35 | — | 25.88% 3.86 |
| +1.0 | 74.12% 1.35 | 16.97% 5.89 | 8.91% 11.23 |
| +1.5 | 91.09% 1.1 | — | 8.91% 11.23 |
| +2.0 | 91.09% 1.1 | 6.58% 15.19 | 2.32% 43.03 |
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。
