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
47.3%
公平赔率
2.11
平
28.58%
公平赔率
3.5
客 胜
24.11%
公平赔率
4.15
最可能比分
1 - 0
概率 13.45%
公平赔率 7.44
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 | 2.11 | — | |
| 平 | 3.5 | — | |
| 客 胜 | 4.15 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.45% | 7.44 |
| 2 | 1-1 | 12.64% | 7.91 |
| 3 | 0-0 | 9.54% | 10.49 |
| 4 | 2-0 | 9.48% | 10.55 |
| 5 | 0-1 | 8.96% | 11.15 |
| 6 | 2-1 | 8.91% | 11.22 |
| 7 | 1-2 | 5.94% | 16.83 |
| 8 | 3-0 | 4.46% | 22.44 |
| 9 | 0-2 | 4.21% | 23.73 |
| 10 | 2-2 | 4.19% | 23.88 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.54%
10.49
|
8.96%
11.15
|
4.21%
23.73
|
1.32%
75.75
|
0.31%
322.37
|
0.06%
1715.27
|
| 1 |
13.45%
7.44
|
12.64%
7.91
|
5.94%
16.83
|
1.86%
53.72
|
0.44%
228.62
|
0.08%
1216.55
|
| 2 |
9.48%
10.55
|
8.91%
11.22
|
4.19%
23.88
|
1.31%
76.2
|
0.31%
324.25
|
0.06%
1724.14
|
| 3 |
4.46%
22.44
|
4.19%
23.88
|
1.97%
50.8
|
0.62%
162.13
|
0.14%
690.13
|
0.03%
3663.0
|
| 4 |
1.57%
63.67
|
1.48%
67.73
|
0.69%
144.11
|
0.22%
459.98
|
0.05%
1956.95
|
0.01%
10416.67
|
| 5 |
0.44%
225.78
|
0.42%
240.21
|
0.2%
510.99
|
0.06%
1631.32
|
0.01%
6944.44
|
0.0%
37037.04
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.37%
·
公平:
266.95
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
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 | 9.54% | 10.49 |
| 1 | 22.41% | 4.46 |
| 2 | 26.33% | 3.80 |
| 3 | 20.63% | 4.85 |
| 4 | 12.12% | 8.25 |
| 5+ | 8.97% | 11.15 |
|
大 2.5 41.72%
小 2.5 58.28%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.30%
平
28.58%
客 胜
24.11%
大小球 2.5
大 2.5
41.72%
小 2.5
58.28%
双方进球
是
46.06%
否
53.94%
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 | 8.88% 11.26 | 14.43% 6.93 | 76.69% 1.3 |
| -1.5 | 23.31% 4.29 | — | 76.69% 1.3 |
| -1.0 | 23.31% 4.29 | 24.56% 4.07 | 52.13% 1.92 |
| -0.5 | 47.87% 2.09 | — | 52.13% 1.92 |
| 0 (平手) | 47.87% 2.09 | 27.04% 3.7 | 25.09% 3.99 |
| +0.5 | 74.91% 1.33 | — | 25.09% 3.99 |
| +1.0 | 74.91% 1.33 | 16.37% 6.11 | 8.72% 11.47 |
| +1.5 | 91.28% 1.1 | — | 8.72% 11.47 |
| +2.0 | 91.28% 1.1 | 6.41% 15.6 | 2.31% 43.34 |
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。
