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
38.51%
公平赔率
2.6
平
31.86%
公平赔率
3.14
客 胜
29.63%
公平赔率
3.37
最可能比分
1 - 0
概率 14.16%
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 3.14 | — | |
| 客 胜 | 3.37 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.16% | 7.06 |
| 2 | 1-1 | 13.45% | 7.43 |
| 3 | 0-0 | 12.87% | 7.77 |
| 4 | 0-1 | 12.23% | 8.18 |
| 5 | 2-0 | 7.79% | 12.84 |
| 6 | 2-1 | 7.4% | 13.52 |
| 7 | 1-2 | 6.39% | 15.65 |
| 8 | 0-2 | 5.81% | 17.21 |
| 9 | 2-2 | 3.51% | 28.45 |
| 10 | 3-0 | 2.86% | 35.02 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.87%
7.77
|
12.23%
8.18
|
5.81%
17.21
|
1.84%
54.36
|
0.44%
228.89
|
0.08%
1204.82
|
| 1 |
14.16%
7.06
|
13.45%
7.43
|
6.39%
15.65
|
2.02%
49.42
|
0.48%
208.07
|
0.09%
1095.29
|
| 2 |
7.79%
12.84
|
7.4%
13.52
|
3.51%
28.45
|
1.11%
89.86
|
0.26%
378.36
|
0.05%
1992.03
|
| 3 |
2.86%
35.02
|
2.71%
36.86
|
1.29%
77.6
|
0.41%
245.04
|
0.1%
1031.99
|
0.02%
5434.78
|
| 4 |
0.79%
127.34
|
0.75%
134.03
|
0.35%
282.17
|
0.11%
891.27
|
0.03%
3745.32
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.17%
578.7
|
0.16%
609.38
|
0.08%
1282.05
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
16949.15
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.14%
·
公平:
703.23
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
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 | 12.87% | 7.77 |
| 1 | 26.39% | 3.79 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 18.48% | 5.41 |
| 4 | 9.47% | 10.56 |
| 5+ | 5.73% | 17.46 |
|
大 2.5 33.69%
小 2.5 66.31%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.51%
平
31.86%
客 胜
29.63%
大小球 2.5
大 2.5
33.69%
小 2.5
66.31%
双方进球
是
40.91%
否
59.09%
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 | 4.9% 20.42 | 10.88% 9.19 | 84.22% 1.19 |
| -1.5 | 15.78% 6.34 | — | 84.22% 1.19 |
| -1.0 | 15.78% 6.34 | 22.97% 4.35 | 61.25% 1.63 |
| -0.5 | 38.75% 2.58 | — | 61.25% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.75% 2.58 | 30.28% 3.3 | 30.98% 3.23 |
| +0.5 | 69.02% 1.45 | — | 30.98% 3.23 |
| +1.0 | 69.02% 1.45 | 19.83% 5.04 | 11.14% 8.97 |
| +1.5 | 88.86% 1.13 | — | 11.14% 8.97 |
| +2.0 | 88.86% 1.13 | 8.12% 12.32 | 3.03% 33.05 |
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。
