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
40.64%
公平赔率
2.46
平
30.79%
公平赔率
3.25
客 胜
28.57%
公平赔率
3.5
最可能比分
1 - 0
概率 13.72%
公平赔率 7.29
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 | 2.46 | — | |
| 平 | 3.25 | — | |
| 客 胜 | 3.5 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.72% | 7.29 |
| 2 | 1-1 | 13.31% | 7.51 |
| 3 | 0-0 | 11.53% | 8.67 |
| 4 | 0-1 | 11.19% | 8.94 |
| 5 | 2-0 | 8.17% | 12.25 |
| 6 | 2-1 | 7.92% | 12.63 |
| 7 | 1-2 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 0-2 | 5.43% | 18.43 |
| 9 | 2-2 | 3.84% | 26.03 |
| 10 | 3-0 | 3.24% | 30.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.53%
8.67
|
11.19%
8.94
|
5.43%
18.43
|
1.75%
57.01
|
0.43%
235.07
|
0.08%
1212.12
|
| 1 |
13.72%
7.29
|
13.31%
7.51
|
6.46%
15.49
|
2.09%
47.9
|
0.51%
197.55
|
0.1%
1018.33
|
| 2 |
8.17%
12.25
|
7.92%
12.63
|
3.84%
26.03
|
1.24%
80.51
|
0.3%
332.01
|
0.06%
1712.33
|
| 3 |
3.24%
30.87
|
3.14%
31.83
|
1.52%
65.63
|
0.49%
202.96
|
0.12%
836.82
|
0.02%
4310.34
|
| 4 |
0.96%
103.78
|
0.93%
106.99
|
0.45%
220.6
|
0.15%
682.13
|
0.04%
2816.9
|
0.01%
14492.75
|
| 5 |
0.23%
436.11
|
0.22%
449.44
|
0.11%
926.78
|
0.03%
2865.33
|
0.01%
11764.71
|
0.0%
62500.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.19%
·
公平:
513.35
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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 | 11.53% | 8.67 |
| 1 | 24.91% | 4.01 |
| 2 | 26.90% | 3.72 |
| 3 | 19.37% | 5.16 |
| 4 | 10.46% | 9.56 |
| 5+ | 6.82% | 14.65 |
|
大 2.5 36.65%
小 2.5 63.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.64%
平
30.79%
客 胜
28.57%
大小球 2.5
大 2.5
36.65%
小 2.5
63.35%
双方进球
是
43.2%
否
56.8%
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 | 5.84% 17.13 | 11.8% 8.48 | 82.36% 1.21 |
| -1.5 | 17.64% 5.67 | — | 82.36% 1.21 |
| -1.0 | 17.64% 5.67 | 23.32% 4.29 | 59.04% 1.69 |
| -0.5 | 40.96% 2.44 | — | 59.04% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.96% 2.44 | 29.22% 3.42 | 29.82% 3.35 |
| +0.5 | 70.18% 1.42 | — | 29.82% 3.35 |
| +1.0 | 70.18% 1.42 | 19.01% 5.26 | 10.81% 9.25 |
| +1.5 | 89.19% 1.12 | — | 10.81% 9.25 |
| +2.0 | 89.19% 1.12 | 7.84% 12.76 | 2.97% 33.62 |
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。
