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
53.08%
公平赔率
1.88
平
26.0%
公平赔率
3.85
客 胜
20.91%
公平赔率
4.78
最可能比分
1 - 0
概率 12.26%
公平赔率 8.16
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 | 1.88 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 4.78 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 1-1 | 11.64% | 8.59 |
| 3 | 2-0 | 10.11% | 9.89 |
| 4 | 2-1 | 9.61% | 10.41 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 7.06% | 14.17 |
| 7 | 3-0 | 5.56% | 17.98 |
| 8 | 1-2 | 5.53% | 18.08 |
| 9 | 3-1 | 5.28% | 18.93 |
| 10 | 2-2 | 4.56% | 21.92 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.06%
14.17
|
3.35%
29.84
|
1.06%
94.22
|
0.25%
396.67
|
0.05%
2087.68
|
| 1 |
12.26%
8.16
|
11.64%
8.59
|
5.53%
18.08
|
1.75%
57.1
|
0.42%
240.44
|
0.08%
1265.82
|
| 2 |
10.11%
9.89
|
9.61%
10.41
|
4.56%
21.92
|
1.44%
69.22
|
0.34%
291.46
|
0.07%
1533.74
|
| 3 |
5.56%
17.98
|
5.28%
18.93
|
2.51%
39.85
|
0.79%
125.85
|
0.19%
529.94
|
0.04%
2785.52
|
| 4 |
2.29%
43.6
|
2.18%
45.89
|
1.04%
96.61
|
0.33%
305.06
|
0.08%
1285.35
|
0.01%
6756.76
|
| 5 |
0.76%
132.1
|
0.72%
139.06
|
0.34%
292.74
|
0.11%
924.21
|
0.03%
3891.05
|
0.0%
20408.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.74%
·
公平:
134.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
53.08%
平
26.00%
客 胜
20.91%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
49.55%
否
50.45%
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 | 12.54% 7.97 | 16.54% 6.04 | 70.92% 1.41 |
| -1.5 | 29.08% 3.44 | — | 70.92% 1.41 |
| -1.0 | 29.08% 3.44 | 24.72% 4.04 | 46.19% 2.16 |
| -0.5 | 53.81% 1.86 | — | 46.19% 2.16 |
| 0 (平手) | 53.81% 1.86 | 24.51% 4.08 | 21.68% 4.61 |
| +0.5 | 78.32% 1.28 | — | 21.68% 4.61 |
| +1.0 | 78.32% 1.28 | 14.24% 7.02 | 7.45% 13.43 |
| +1.5 | 92.55% 1.08 | — | 7.45% 13.43 |
| +2.0 | 92.55% 1.08 | 5.48% 18.23 | 1.96% 50.93 |
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。
