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
47.33%
公平赔率
2.11
平
28.45%
公平赔率
3.52
客 胜
24.22%
公平赔率
4.13
最可能比分
1 - 0
概率 13.27%
公平赔率 7.53
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 | 3.52 | — | |
| 客 胜 | 4.13 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.27% | 7.53 |
| 2 | 1-1 | 12.61% | 7.93 |
| 3 | 2-0 | 9.42% | 10.61 |
| 4 | 0-0 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 2-1 | 8.95% | 11.17 |
| 6 | 0-1 | 8.88% | 11.26 |
| 7 | 1-2 | 5.99% | 16.69 |
| 8 | 3-0 | 4.46% | 22.42 |
| 9 | 2-2 | 4.25% | 23.51 |
| 10 | 3-1 | 4.24% | 23.6 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.35%
10.7
|
8.88%
11.26
|
4.22%
23.71
|
1.34%
74.86
|
0.32%
315.16
|
0.06%
1658.37
|
| 1 |
13.27%
7.53
|
12.61%
7.93
|
5.99%
16.69
|
1.9%
52.72
|
0.45%
221.98
|
0.09%
1168.22
|
| 2 |
9.42%
10.61
|
8.95%
11.17
|
4.25%
23.51
|
1.35%
74.25
|
0.32%
312.6
|
0.06%
1644.74
|
| 3 |
4.46%
22.42
|
4.24%
23.6
|
2.01%
49.68
|
0.64%
156.86
|
0.15%
660.5
|
0.03%
3472.22
|
| 4 |
1.58%
63.14
|
1.5%
66.47
|
0.71%
139.94
|
0.23%
441.89
|
0.05%
1862.2
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
0.45%
222.32
|
0.43%
234.03
|
0.2%
492.61
|
0.06%
1555.21
|
0.02%
6535.95
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.39%
·
公平:
257.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 9.35% | 10.70 |
| 1 | 22.16% | 4.51 |
| 2 | 26.25% | 3.81 |
| 3 | 20.74% | 4.82 |
| 4 | 12.29% | 8.14 |
| 5+ | 9.21% | 10.85 |
|
大 2.5 42.24%
小 2.5 57.76%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.33%
平
28.45%
客 胜
24.22%
大小球 2.5
大 2.5
42.24%
小 2.5
57.76%
双方进球
是
46.5%
否
53.5%
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 | 8.97% 11.15 | 14.45% 6.92 | 76.59% 1.31 |
| -1.5 | 23.41% 4.27 | — | 76.59% 1.31 |
| -1.0 | 23.41% 4.27 | 24.48% 4.08 | 52.1% 1.92 |
| -0.5 | 47.9% 2.09 | — | 52.1% 1.92 |
| 0 (平手) | 47.9% 2.09 | 26.91% 3.72 | 25.2% 3.97 |
| +0.5 | 74.8% 1.34 | — | 25.2% 3.97 |
| +1.0 | 74.8% 1.34 | 16.38% 6.11 | 8.82% 11.34 |
| +1.5 | 91.18% 1.1 | — | 8.82% 11.34 |
| +2.0 | 91.18% 1.1 | 6.47% 15.47 | 2.35% 42.49 |
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。
