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
45.78%
公平赔率
2.18
平
28.95%
公平赔率
3.45
客 胜
25.27%
公平赔率
3.96
最可能比分
1 - 0
概率 13.33%
公平赔率 7.5
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 | 2.18 | — | |
| 平 | 3.45 | — | |
| 客 胜 | 3.96 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.33% | 7.5 |
| 2 | 1-1 | 12.8% | 7.81 |
| 3 | 0-0 | 9.73% | 10.28 |
| 4 | 0-1 | 9.34% | 10.71 |
| 5 | 2-0 | 9.13% | 10.95 |
| 6 | 2-1 | 8.77% | 11.41 |
| 7 | 1-2 | 6.14% | 16.28 |
| 8 | 0-2 | 4.48% | 22.3 |
| 9 | 2-2 | 4.21% | 23.77 |
| 10 | 3-0 | 4.17% | 23.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.73%
10.28
|
9.34%
10.71
|
4.48%
22.3
|
1.43%
69.7
|
0.34%
290.44
|
0.07%
1512.86
|
| 1 |
13.33%
7.5
|
12.8%
7.81
|
6.14%
16.28
|
1.97%
50.88
|
0.47%
212.0
|
0.09%
1103.75
|
| 2 |
9.13%
10.95
|
8.77%
11.41
|
4.21%
23.77
|
1.35%
74.27
|
0.32%
309.5
|
0.06%
1612.9
|
| 3 |
4.17%
23.98
|
4.0%
24.98
|
1.92%
52.05
|
0.61%
162.65
|
0.15%
677.51
|
0.03%
3533.57
|
| 4 |
1.43%
70.02
|
1.37%
72.94
|
0.66%
151.95
|
0.21%
474.83
|
0.05%
1980.2
|
0.01%
10309.28
|
| 5 |
0.39%
255.56
|
0.38%
266.17
|
0.18%
554.63
|
0.06%
1733.1
|
0.01%
7246.38
|
0.0%
37037.04
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.34%
·
公平:
297.27
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 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.73% | 10.28 |
| 1 | 22.67% | 4.41 |
| 2 | 26.41% | 3.79 |
| 3 | 20.51% | 4.88 |
| 4 | 11.95% | 8.37 |
| 5+ | 8.73% | 11.46 |
|
大 2.5 41.19%
小 2.5 58.81%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.78%
平
28.95%
客 胜
25.27%
大小球 2.5
大 2.5
41.19%
小 2.5
58.81%
双方进球
是
46.03%
否
53.97%
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 | 8.2% 12.19 | 13.85% 7.22 | 77.95% 1.28 |
| -1.5 | 22.05% 4.53 | — | 77.95% 1.28 |
| -1.0 | 22.05% 4.53 | 24.24% 4.13 | 53.71% 1.86 |
| -0.5 | 46.29% 2.16 | — | 53.71% 1.86 |
| 0 (平手) | 46.29% 2.16 | 27.4% 3.65 | 26.3% 3.8 |
| +0.5 | 73.7% 1.36 | — | 26.3% 3.8 |
| +1.0 | 73.7% 1.36 | 16.99% 5.89 | 9.32% 10.73 |
| +1.5 | 90.68% 1.1 | — | 9.32% 10.73 |
| +2.0 | 90.68% 1.1 | 6.8% 14.7 | 2.52% 39.76 |
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。
