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
38.22%
公平赔率
2.62
平
31.96%
公平赔率
3.13
客 胜
29.82%
公平赔率
3.35
最可能比分
1 - 0
概率 14.17%
公平赔率 7.06
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 | 2.62 | — | |
| 平 | 3.13 | — | |
| 客 胜 | 3.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.17% | 7.06 |
| 2 | 1-1 | 13.46% | 7.43 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.35% | 8.1 |
| 5 | 2-0 | 7.72% | 12.95 |
| 6 | 2-1 | 7.34% | 13.63 |
| 7 | 1-2 | 6.4% | 15.64 |
| 8 | 0-2 | 5.87% | 17.04 |
| 9 | 2-2 | 3.49% | 28.69 |
| 10 | 3-0 | 2.81% | 35.63 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.35%
8.1
|
5.87%
17.04
|
1.86%
53.82
|
0.44%
226.6
|
0.08%
1193.32
|
| 1 |
14.17%
7.06
|
13.46%
7.43
|
6.4%
15.64
|
2.03%
49.38
|
0.48%
207.9
|
0.09%
1094.09
|
| 2 |
7.72%
12.95
|
7.34%
13.63
|
3.49%
28.69
|
1.1%
90.6
|
0.26%
381.53
|
0.05%
2008.03
|
| 3 |
2.81%
35.63
|
2.67%
37.51
|
1.27%
78.96
|
0.4%
249.38
|
0.1%
1050.42
|
0.02%
5524.86
|
| 4 |
0.76%
130.75
|
0.73%
137.65
|
0.35%
289.77
|
0.11%
914.91
|
0.03%
3846.15
|
0.0%
20408.16
|
| 5 |
0.17%
599.88
|
0.16%
631.31
|
0.08%
1329.79
|
0.02%
4201.68
|
0.01%
17543.86
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.14%
·
公平:
724.11
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
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 | 13.00% | 7.69 |
| 1 | 26.53% | 3.77 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.40% | 5.44 |
| 4 | 9.38% | 10.66 |
| 5+ | 5.63% | 17.75 |
|
大 2.5 33.41%
小 2.5 66.59%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.22%
平
31.96%
客 胜
29.82%
大小球 2.5
大 2.5
33.41%
小 2.5
66.59%
双方进球
是
40.71%
否
59.29%
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 | 4.79% 20.88 | 10.76% 9.29 | 84.45% 1.18 |
| -1.5 | 15.55% 6.43 | — | 84.45% 1.18 |
| -1.0 | 15.55% 6.43 | 22.89% 4.37 | 61.56% 1.62 |
| -0.5 | 38.44% 2.6 | — | 61.56% 1.62 |
| 0 (平手) | 38.44% 2.6 | 30.38% 3.29 | 31.18% 3.21 |
| +0.5 | 68.82% 1.45 | — | 31.18% 3.21 |
| +1.0 | 68.82% 1.45 | 19.95% 5.01 | 11.22% 8.91 |
| +1.5 | 88.78% 1.13 | — | 11.22% 8.91 |
| +2.0 | 88.78% 1.13 | 8.17% 12.23 | 3.05% 32.79 |
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。
