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
28.32%
公平赔率
3.53
平
34.94%
公平赔率
2.86
客 胜
36.74%
公平赔率
2.72
最可能比分
0 - 0
概率 17.38%
公平赔率 5.75
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 | 3.53 | — | |
| 平 | 2.86 | — | |
| 客 胜 | 2.72 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 2 | 0-1 | 16.33% | 6.12 |
| 3 | 1-0 | 14.08% | 7.1 |
| 4 | 1-1 | 13.23% | 7.56 |
| 5 | 0-2 | 7.68% | 13.03 |
| 6 | 1-2 | 6.22% | 16.08 |
| 7 | 2-0 | 5.7% | 17.54 |
| 8 | 2-1 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 2-2 | 2.52% | 39.71 |
| 10 | 0-3 | 2.41% | 41.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
16.33%
6.12
|
7.68%
13.03
|
2.41%
41.57
|
0.57%
176.9
|
0.11%
940.73
|
| 1 |
14.08%
7.1
|
13.23%
7.56
|
6.22%
16.08
|
1.95%
51.32
|
0.46%
218.39
|
0.09%
1161.44
|
| 2 |
5.7%
17.54
|
5.36%
18.66
|
2.52%
39.71
|
0.79%
126.73
|
0.19%
539.37
|
0.03%
2865.33
|
| 3 |
1.54%
64.97
|
1.45%
69.12
|
0.68%
147.06
|
0.21%
469.26
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
10638.3
|
| 4 |
0.31%
320.82
|
0.29%
341.3
|
0.14%
726.22
|
0.04%
2320.19
|
0.01%
9900.99
|
0.0%
52631.58
|
| 5 |
0.05%
1980.2
|
0.05%
2105.26
|
0.02%
4484.3
|
0.01%
14285.71
|
0.0%
62500.0
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.06%
·
公平:
1589.83
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.51% | 44.49% |
| 1.5 | 19.48% | 80.52% |
| 2.5 | 4.89% | 95.11% |
| 3.5 | 0.95% | 99.05% |
| 4.5 | 0.15% | 99.85% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大 2.5 25.6%
小 2.5 74.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.32%
平
34.94%
客 胜
36.74%
大小球 2.5
大 2.5
25.6%
小 2.5
74.4%
双方进球
是
33.83%
否
66.17%
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 | 2.28% 43.79 | 7.29% 13.71 | 90.42% 1.11 |
| -1.5 | 9.58% 10.44 | — | 90.42% 1.11 |
| -1.0 | 9.58% 10.44 | 20.16% 4.96 | 70.26% 1.42 |
| -0.5 | 29.74% 3.36 | — | 70.26% 1.42 |
| 0 (平手) | 29.74% 3.36 | 33.35% 3.0 | 36.91% 2.71 |
| +0.5 | 63.09% 1.59 | — | 36.91% 2.71 |
| +1.0 | 63.09% 1.59 | 23.39% 4.27 | 13.52% 7.4 |
| +1.5 | 86.48% 1.16 | — | 13.52% 7.4 |
| +2.0 | 86.48% 1.16 | 9.82% 10.18 | 3.7% 27.04 |
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。
