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
54.5%
公平赔率
1.84
平
25.28%
公平赔率
3.96
客 胜
20.22%
公平赔率
4.94
最可能比分
1 - 0
概率 11.79%
公平赔率 8.48
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 | 1.84 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 4.94 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.79% | 8.48 |
| 2 | 1-1 | 11.32% | 8.83 |
| 3 | 2-0 | 10.14% | 9.86 |
| 4 | 2-1 | 9.74% | 10.27 |
| 5 | 0-0 | 6.86% | 14.59 |
| 6 | 0-1 | 6.58% | 15.19 |
| 7 | 3-0 | 5.81% | 17.2 |
| 8 | 3-1 | 5.58% | 17.91 |
| 9 | 1-2 | 5.43% | 18.4 |
| 10 | 2-2 | 4.67% | 21.4 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.86%
14.59
|
6.58%
15.19
|
3.16%
31.65
|
1.01%
98.91
|
0.24%
412.2
|
0.05%
2145.92
|
| 1 |
11.79%
8.48
|
11.32%
8.83
|
5.43%
18.4
|
1.74%
57.51
|
0.42%
239.64
|
0.08%
1248.44
|
| 2 |
10.14%
9.86
|
9.74%
10.27
|
4.67%
21.4
|
1.5%
66.87
|
0.36%
278.63
|
0.07%
1451.38
|
| 3 |
5.81%
17.2
|
5.58%
17.91
|
2.68%
37.32
|
0.86%
116.63
|
0.21%
485.91
|
0.04%
2531.65
|
| 4 |
2.5%
40.0
|
2.4%
41.66
|
1.15%
86.8
|
0.37%
271.22
|
0.09%
1129.94
|
0.02%
5882.35
|
| 5 |
0.86%
116.27
|
0.83%
121.11
|
0.4%
252.33
|
0.13%
788.64
|
0.03%
3289.47
|
0.01%
17241.38
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.89%
·
公平:
112.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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 | 6.86% | 14.59 |
| 1 | 18.38% | 5.44 |
| 2 | 24.62% | 4.06 |
| 3 | 22.00% | 4.55 |
| 4 | 14.74% | 6.79 |
| 5+ | 13.41% | 7.46 |
|
大 2.5 50.15%
小 2.5 49.85%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
54.50%
平
25.28%
客 胜
20.22%
大小球 2.5
大 2.5
50.15%
小 2.5
49.85%
双方进球
是
50.66%
否
49.34%
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 | 13.63% 7.34 | 17.01% 5.88 | 69.36% 1.44 |
| -1.5 | 30.64% 3.26 | — | 69.36% 1.44 |
| -1.0 | 30.64% 3.26 | 24.61% 4.06 | 44.75% 2.23 |
| -0.5 | 55.25% 1.81 | — | 44.75% 2.23 |
| 0 (平手) | 55.25% 1.81 | 23.8% 4.2 | 20.95% 4.77 |
| +0.5 | 79.05% 1.26 | — | 20.95% 4.77 |
| +1.0 | 79.05% 1.26 | 13.74% 7.28 | 7.21% 13.87 |
| +1.5 | 92.79% 1.08 | — | 7.21% 13.87 |
| +2.0 | 92.79% 1.08 | 5.3% 18.87 | 1.91% 52.34 |
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。
