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
62.3%
公平赔率
1.61
平
21.67%
公平赔率
4.61
客 胜
16.02%
公平赔率
6.24
最可能比分
2 - 0
概率 10.35%
公平赔率 9.66
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 | 1.61 | — | |
| 平 | 4.61 | — | |
| 客 胜 | 6.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-0 | 10.35% | 9.66 |
| 2 | 1-0 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 2-1 | 9.93% | 10.07 |
| 4 | 1-1 | 9.55% | 10.47 |
| 5 | 3-0 | 7.17% | 13.94 |
| 6 | 3-1 | 6.89% | 14.52 |
| 7 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 8 | 2-2 | 4.77% | 20.97 |
| 9 | 0-1 | 4.59% | 21.78 |
| 10 | 1-2 | 4.58% | 21.81 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
4.59%
21.78
|
2.2%
45.37
|
0.71%
141.76
|
0.17%
590.67
|
0.03%
3076.92
|
| 1 |
9.95%
10.05
|
9.55%
10.47
|
4.58%
21.81
|
1.47%
68.16
|
0.35%
284.01
|
0.07%
1479.29
|
| 2 |
10.35%
9.66
|
9.93%
10.07
|
4.77%
20.97
|
1.53%
65.54
|
0.37%
273.07
|
0.07%
1422.48
|
| 3 |
7.17%
13.94
|
6.89%
14.52
|
3.31%
30.25
|
1.06%
94.53
|
0.25%
393.86
|
0.05%
2053.39
|
| 4 |
3.73%
26.8
|
3.58%
27.92
|
1.72%
58.17
|
0.55%
181.79
|
0.13%
757.58
|
0.03%
3952.57
|
| 5 |
1.55%
64.43
|
1.49%
67.12
|
0.72%
139.82
|
0.23%
437.06
|
0.05%
1821.49
|
0.01%
9523.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.01%
·
公平:
49.79
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.51% | 12.49% |
| 1.5 | 61.52% | 38.48% |
| 2.5 | 34.5% | 65.5% |
| 3.5 | 15.76% | 84.24% |
| 4.5 | 6.01% | 93.98% |
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 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
62.30%
平
21.67%
客 胜
16.02%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
54.0%
否
46.0%
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 | 20.18% 4.96 | 19.2% 5.21 | 60.62% 1.65 |
| -1.5 | 39.38% 2.54 | — | 60.62% 1.65 |
| -1.0 | 39.38% 2.54 | 23.8% 4.2 | 36.82% 2.72 |
| -0.5 | 63.18% 1.58 | — | 36.82% 2.72 |
| 0 (平手) | 63.18% 1.58 | 20.3% 4.93 | 16.51% 6.06 |
| +0.5 | 83.49% 1.2 | — | 16.51% 6.06 |
| +1.0 | 83.49% 1.2 | 10.98% 9.1 | 5.53% 18.09 |
| +1.5 | 94.47% 1.06 | — | 5.53% 18.09 |
| +2.0 | 94.47% 1.06 | 4.09% 24.45 | 1.44% 69.52 |
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。
