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
46.02%
公平赔率
2.17
平
28.98%
公平赔率
3.45
客 胜
25.0%
公平赔率
4.0
最可能比分
1 - 0
概率 13.46%
公平赔率 7.43
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 | 2.17 | — | |
| 平 | 3.45 | — | |
| 客 胜 | 4.0 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.46% | 7.43 |
| 2 | 1-1 | 12.79% | 7.82 |
| 3 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 4 | 0-1 | 9.34% | 10.71 |
| 5 | 2-0 | 9.22% | 10.84 |
| 6 | 2-1 | 8.76% | 11.41 |
| 7 | 1-2 | 6.08% | 16.46 |
| 8 | 0-2 | 4.43% | 22.55 |
| 9 | 3-0 | 4.21% | 23.74 |
| 10 | 2-2 | 4.16% | 24.03 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
9.34%
10.71
|
4.43%
22.55
|
1.4%
71.21
|
0.33%
299.85
|
0.06%
1577.29
|
| 1 |
13.46%
7.43
|
12.79%
7.82
|
6.08%
16.46
|
1.92%
51.98
|
0.46%
218.87
|
0.09%
1152.07
|
| 2 |
9.22%
10.84
|
8.76%
11.41
|
4.16%
24.03
|
1.32%
75.88
|
0.31%
319.49
|
0.06%
1680.67
|
| 3 |
4.21%
23.74
|
4.0%
24.99
|
1.9%
52.62
|
0.6%
166.17
|
0.14%
699.79
|
0.03%
3676.47
|
| 4 |
1.44%
69.32
|
1.37%
72.97
|
0.65%
153.63
|
0.21%
485.2
|
0.05%
2040.82
|
0.01%
10752.69
|
| 5 |
0.4%
253.04
|
0.38%
266.31
|
0.18%
560.54
|
0.06%
1769.91
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.33%
·
公平:
299.94
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大 2.5 40.93%
小 2.5 59.07%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.02%
平
28.98%
客 胜
25.00%
大小球 2.5
大 2.5
40.93%
小 2.5
59.07%
双方进球
是
45.74%
否
54.26%
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 | 8.26% 12.11 | 13.93% 7.18 | 77.81% 1.29 |
| -1.5 | 22.19% 4.51 | — | 77.81% 1.29 |
| -1.0 | 22.19% 4.51 | 24.35% 4.11 | 53.46% 1.87 |
| -0.5 | 46.54% 2.15 | — | 53.46% 1.87 |
| 0 (平手) | 46.54% 2.15 | 27.43% 3.65 | 26.03% 3.84 |
| +0.5 | 73.97% 1.35 | — | 26.03% 3.84 |
| +1.0 | 73.97% 1.35 | 16.88% 5.92 | 9.15% 10.93 |
| +1.5 | 90.85% 1.1 | — | 9.15% 10.93 |
| +2.0 | 90.85% 1.1 | 6.7% 14.93 | 2.45% 40.85 |
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。
