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
40.36%
公平赔率
2.48
平
30.89%
公平赔率
3.24
客 胜
28.75%
公平赔率
3.48
最可能比分
1 - 0
概率 13.75%
公平赔率 7.28
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 | 2.48 | — | |
| 平 | 3.24 | — | |
| 客 胜 | 3.48 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.75% | 7.28 |
| 2 | 1-1 | 13.33% | 7.5 |
| 3 | 0-0 | 11.65% | 8.58 |
| 4 | 0-1 | 11.3% | 8.85 |
| 5 | 2-0 | 8.11% | 12.33 |
| 6 | 2-1 | 7.87% | 12.71 |
| 7 | 1-2 | 6.47% | 15.46 |
| 8 | 0-2 | 5.48% | 18.25 |
| 9 | 2-2 | 3.82% | 26.21 |
| 10 | 3-0 | 3.19% | 31.35 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.65%
8.58
|
11.3%
8.85
|
5.48%
18.25
|
1.77%
56.44
|
0.43%
232.72
|
0.08%
1199.04
|
| 1 |
13.75%
7.28
|
13.33%
7.5
|
6.47%
15.46
|
2.09%
47.83
|
0.51%
197.24
|
0.1%
1016.26
|
| 2 |
8.11%
12.33
|
7.87%
12.71
|
3.82%
26.21
|
1.23%
81.06
|
0.3%
334.34
|
0.06%
1724.14
|
| 3 |
3.19%
31.35
|
3.09%
32.32
|
1.5%
66.64
|
0.49%
206.1
|
0.12%
849.62
|
0.02%
4385.96
|
| 4 |
0.94%
106.27
|
0.91%
109.55
|
0.44%
225.89
|
0.14%
698.81
|
0.03%
2881.84
|
0.01%
14925.37
|
| 5 |
0.22%
450.25
|
0.22%
464.25
|
0.1%
956.94
|
0.03%
2958.58
|
0.01%
12195.12
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.19%
·
公平:
530.5
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.65% | 8.58 |
| 1 | 25.04% | 3.99 |
| 2 | 26.92% | 3.71 |
| 3 | 19.29% | 5.18 |
| 4 | 10.37% | 9.64 |
| 5+ | 6.72% | 14.88 |
|
大 2.5 36.39%
小 2.5 63.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.36%
平
30.89%
客 胜
28.75%
大小球 2.5
大 2.5
36.39%
小 2.5
63.61%
双方进球
是
43.01%
否
56.99%
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 | 5.72% 17.48 | 11.68% 8.56 | 82.6% 1.21 |
| -1.5 | 17.4% 5.75 | — | 82.6% 1.21 |
| -1.0 | 17.4% 5.75 | 23.26% 4.3 | 59.33% 1.69 |
| -0.5 | 40.67% 2.46 | — | 59.33% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.67% 2.46 | 29.32% 3.41 | 30.02% 3.33 |
| +0.5 | 69.98% 1.43 | — | 30.02% 3.33 |
| +1.0 | 69.98% 1.43 | 19.12% 5.23 | 10.89% 9.18 |
| +1.5 | 89.11% 1.12 | — | 10.89% 9.18 |
| +2.0 | 89.11% 1.12 | 7.89% 12.67 | 3.0% 33.36 |
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。
