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
45.95%
公平赔率
2.18
平
29.26%
公平赔率
3.42
客 胜
24.79%
公平赔率
4.03
最可能比分
1 - 0
概率 13.81%
公平赔率 7.24
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 | 2.18 | — | |
| 平 | 3.42 | — | |
| 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 | 13.81% | 7.24 |
| 2 | 1-1 | 12.84% | 7.79 |
| 3 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 4 | 0-1 | 9.51% | 10.51 |
| 5 | 2-0 | 9.32% | 10.73 |
| 6 | 2-1 | 8.67% | 11.54 |
| 7 | 1-2 | 5.97% | 16.75 |
| 8 | 0-2 | 4.42% | 22.61 |
| 9 | 3-0 | 4.19% | 23.84 |
| 10 | 2-2 | 4.03% | 24.81 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
9.51%
10.51
|
4.42%
22.61
|
1.37%
72.93
|
0.32%
313.68
|
0.06%
1686.34
|
| 1 |
13.81%
7.24
|
12.84%
7.79
|
5.97%
16.75
|
1.85%
54.02
|
0.43%
232.34
|
0.08%
1248.44
|
| 2 |
9.32%
10.73
|
8.67%
11.54
|
4.03%
24.81
|
1.25%
80.03
|
0.29%
344.23
|
0.05%
1851.85
|
| 3 |
4.19%
23.84
|
3.9%
25.64
|
1.81%
55.13
|
0.56%
177.84
|
0.13%
765.11
|
0.02%
4115.23
|
| 4 |
1.42%
70.64
|
1.32%
75.96
|
0.61%
163.35
|
0.19%
526.87
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
12195.12
|
| 5 |
0.38%
261.64
|
0.36%
281.29
|
0.17%
604.96
|
0.05%
1953.12
|
0.01%
8403.36
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.31%
·
公平:
323.62
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 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大 2.5 39.87%
小 2.5 60.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.95%
平
29.26%
客 胜
24.79%
大小球 2.5
大 2.5
39.87%
小 2.5
60.13%
双方进球
是
44.85%
否
55.15%
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 | 8.09% 12.35 | 13.89% 7.2 | 78.02% 1.28 |
| -1.5 | 21.98% 4.55 | — | 78.02% 1.28 |
| -1.0 | 21.98% 4.55 | 24.49% 4.08 | 53.53% 1.87 |
| -0.5 | 46.47% 2.15 | — | 53.53% 1.87 |
| 0 (平手) | 46.47% 2.15 | 27.71% 3.61 | 25.82% 3.87 |
| +0.5 | 74.18% 1.35 | — | 25.82% 3.87 |
| +1.0 | 74.18% 1.35 | 16.87% 5.93 | 8.94% 11.18 |
| +1.5 | 91.06% 1.1 | — | 8.94% 11.18 |
| +2.0 | 91.06% 1.1 | 6.59% 15.17 | 2.35% 42.5 |
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。
