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
51.87%
公平赔率
1.93
平
26.53%
公平赔率
3.77
客 胜
21.6%
公平赔率
4.63
最可能比分
1 - 0
概率 12.49%
公平赔率 8.0
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 | 1.93 | — | |
| 平 | 3.77 | — | |
| 客 胜 | 4.63 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.49% | 8.0 |
| 2 | 1-1 | 11.87% | 8.43 |
| 3 | 2-0 | 9.99% | 10.01 |
| 4 | 2-1 | 9.49% | 10.53 |
| 5 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 0-1 | 7.42% | 13.48 |
| 7 | 1-2 | 5.64% | 17.74 |
| 8 | 3-0 | 5.33% | 18.76 |
| 9 | 3-1 | 5.06% | 19.75 |
| 10 | 2-2 | 4.51% | 22.17 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
7.42%
13.48
|
3.52%
28.38
|
1.12%
89.62
|
0.27%
377.36
|
0.05%
1988.07
|
| 1 |
12.49%
8.0
|
11.87%
8.43
|
5.64%
17.74
|
1.79%
56.02
|
0.42%
235.85
|
0.08%
1240.69
|
| 2 |
9.99%
10.01
|
9.49%
10.53
|
4.51%
22.17
|
1.43%
70.02
|
0.34%
294.81
|
0.06%
1552.8
|
| 3 |
5.33%
18.76
|
5.06%
19.75
|
2.41%
41.57
|
0.76%
131.29
|
0.18%
552.79
|
0.03%
2906.98
|
| 4 |
2.13%
46.9
|
2.03%
49.37
|
0.96%
103.94
|
0.3%
328.19
|
0.07%
1381.22
|
0.01%
7299.27
|
| 5 |
0.68%
146.56
|
0.65%
154.27
|
0.31%
324.78
|
0.1%
1025.64
|
0.02%
4310.34
|
0.0%
22727.27
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.65%
·
公平:
154.08
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.87%
平
26.53%
客 胜
21.60%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
48.94%
否
51.06%
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 | 11.72% 8.53 | 16.12% 6.2 | 72.15% 1.39 |
| -1.5 | 27.85% 3.59 | — | 72.15% 1.39 |
| -1.0 | 27.85% 3.59 | 24.72% 4.04 | 47.43% 2.11 |
| -0.5 | 52.57% 1.9 | — | 47.43% 2.11 |
| 0 (平手) | 52.57% 1.9 | 25.03% 4.0 | 22.41% 4.46 |
| +0.5 | 77.59% 1.29 | — | 22.41% 4.46 |
| +1.0 | 77.59% 1.29 | 14.68% 6.81 | 7.73% 12.94 |
| +1.5 | 92.27% 1.08 | — | 7.73% 12.94 |
| +2.0 | 92.27% 1.08 | 5.68% 17.59 | 2.04% 48.96 |
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。
