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
37.28%
公平赔率
2.68
平
31.83%
公平赔率
3.14
客 胜
30.89%
公平赔率
3.24
最可能比分
1 - 0
概率 13.76%
公平赔率 7.26
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 | 2.68 | — | |
| 平 | 3.14 | — | |
| 客 胜 | 3.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.76% | 7.26 |
| 2 | 1-1 | 13.49% | 7.41 |
| 3 | 0-0 | 12.75% | 7.85 |
| 4 | 0-1 | 12.49% | 8.01 |
| 5 | 2-0 | 7.43% | 13.45 |
| 6 | 2-1 | 7.28% | 13.73 |
| 7 | 1-2 | 6.61% | 15.13 |
| 8 | 0-2 | 6.12% | 16.34 |
| 9 | 2-2 | 3.57% | 28.02 |
| 10 | 3-0 | 2.68% | 37.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.75%
7.85
|
12.49%
8.01
|
6.12%
16.34
|
2.0%
50.02
|
0.49%
204.16
|
0.1%
1041.67
|
| 1 |
13.76%
7.26
|
13.49%
7.41
|
6.61%
15.13
|
2.16%
46.31
|
0.53%
189.04
|
0.1%
964.32
|
| 2 |
7.43%
13.45
|
7.28%
13.73
|
3.57%
28.02
|
1.17%
85.76
|
0.29%
350.02
|
0.06%
1785.71
|
| 3 |
2.68%
37.37
|
2.62%
38.13
|
1.29%
77.82
|
0.42%
238.21
|
0.1%
972.76
|
0.02%
4950.5
|
| 4 |
0.72%
138.41
|
0.71%
141.24
|
0.35%
288.27
|
0.11%
882.61
|
0.03%
3597.12
|
0.01%
18518.52
|
| 5 |
0.16%
640.61
|
0.15%
654.02
|
0.07%
1335.11
|
0.02%
4081.63
|
0.01%
16666.67
|
0.0%
83333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.14%
·
公平:
705.72
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.75% | 7.85 |
| 1 | 26.26% | 3.81 |
| 2 | 27.04% | 3.70 |
| 3 | 18.57% | 5.39 |
| 4 | 9.56% | 10.46 |
| 5+ | 5.82% | 17.17 |
|
大 2.5 33.96%
小 2.5 66.04%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.28%
平
31.83%
客 胜
30.89%
大小球 2.5
大 2.5
33.96%
小 2.5
66.04%
双方进球
是
41.25%
否
58.75%
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 | 4.58% 21.85 | 10.43% 9.59 | 84.99% 1.18 |
| -1.5 | 15.01% 6.66 | — | 84.99% 1.18 |
| -1.0 | 15.01% 6.66 | 22.45% 4.45 | 62.54% 1.6 |
| -0.5 | 37.46% 2.67 | — | 62.54% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.46% 2.67 | 30.25% 3.31 | 32.29% 3.1 |
| +0.5 | 67.71% 1.48 | — | 32.29% 3.1 |
| +1.0 | 67.71% 1.48 | 20.37% 4.91 | 11.91% 8.39 |
| +1.5 | 88.09% 1.14 | — | 11.91% 8.39 |
| +2.0 | 88.09% 1.14 | 8.59% 11.65 | 3.33% 30.06 |
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。
