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
20.56%
公平赔率
4.86
平
36.91%
公平赔率
2.71
客 胜
42.53%
公平赔率
2.35
最可能比分
0 - 0
概率 21.65%
公平赔率 4.62
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 | 4.86 | — | |
| 平 | 2.71 | — | |
| 客 胜 | 2.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 0-1 | 20.57% | 4.86 |
| 3 | 1-0 | 12.56% | 7.96 |
| 4 | 1-1 | 11.93% | 8.38 |
| 5 | 0-2 | 9.77% | 10.23 |
| 6 | 1-2 | 5.67% | 17.65 |
| 7 | 2-0 | 3.64% | 27.46 |
| 8 | 2-1 | 3.46% | 28.9 |
| 9 | 0-3 | 3.09% | 32.32 |
| 10 | 1-3 | 1.79% | 55.72 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
21.65%
4.62
|
20.57%
4.86
|
9.77%
10.23
|
3.09%
32.32
|
0.73%
136.07
|
0.14%
716.33
|
| 1 |
12.56%
7.96
|
11.93%
8.38
|
5.67%
17.65
|
1.79%
55.72
|
0.43%
234.63
|
0.08%
1234.57
|
| 2 |
3.64%
27.46
|
3.46%
28.9
|
1.64%
60.85
|
0.52%
192.16
|
0.12%
809.06
|
0.02%
4255.32
|
| 3 |
0.7%
142.03
|
0.67%
149.5
|
0.32%
314.76
|
0.1%
994.04
|
0.02%
4184.1
|
0.0%
22222.22
|
| 4 |
0.1%
979.43
|
0.1%
1030.93
|
0.05%
2169.2
|
0.01%
6849.32
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
142857.14
|
| 5 |
0.01%
8474.58
|
0.01%
8849.56
|
0.01%
18867.92
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
250000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.05%
·
公平:
2044.99
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 44.01% | 55.99% |
| 1.5 | 11.54% | 88.46% |
| 2.5 | 2.12% | 97.88% |
| 3.5 | 0.3% | 99.7% |
| 4.5 | 0.03% | 99.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 21.65% | 4.62 |
| 1 | 33.13% | 3.02 |
| 2 | 25.34% | 3.95 |
| 3 | 12.93% | 7.74 |
| 4 | 4.94% | 20.23 |
| 5+ | 2.00% | 49.95 |
|
大 2.5 19.87%
小 2.5 80.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
20.56%
平
36.91%
客 胜
42.53%
大小球 2.5
大 2.5
19.87%
小 2.5
80.13%
双方进球
是
26.99%
否
73.01%
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 | 0.93% 106.97 | 4.36% 22.94 | 94.71% 1.06 |
| -1.5 | 5.29% 18.89 | — | 94.71% 1.06 |
| -1.0 | 5.29% 18.89 | 16.35% 6.12 | 78.35% 1.28 |
| -0.5 | 21.65% 4.62 | — | 78.35% 1.28 |
| 0 (平手) | 21.65% 4.62 | 35.33% 2.83 | 43.02% 2.32 |
| +0.5 | 56.98% 1.76 | — | 43.02% 2.32 |
| +1.0 | 56.98% 1.76 | 26.78% 3.73 | 16.24% 6.16 |
| +1.5 | 83.76% 1.19 | — | 16.24% 6.16 |
| +2.0 | 83.76% 1.19 | 11.69% 8.55 | 4.54% 22.0 |
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。
