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
36.19%
公平赔率
2.76
平
32.05%
公平赔率
3.12
客 胜
31.76%
公平赔率
3.15
最可能比分
1 - 0
概率 13.65%
公平赔率 7.32
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 | 2.76 | — | |
| 平 | 3.12 | — | |
| 客 胜 | 3.15 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.65% | 7.32 |
| 2 | 1-1 | 13.52% | 7.4 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.87% | 7.77 |
| 5 | 2-0 | 7.17% | 13.95 |
| 6 | 2-1 | 7.1% | 14.09 |
| 7 | 1-2 | 6.69% | 14.95 |
| 8 | 0-2 | 6.37% | 15.69 |
| 9 | 2-2 | 3.51% | 28.47 |
| 10 | 3-0 | 2.51% | 39.86 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.87%
7.77
|
6.37%
15.69
|
2.1%
47.56
|
0.52%
192.16
|
0.1%
970.87
|
| 1 |
13.65%
7.32
|
13.52%
7.4
|
6.69%
14.95
|
2.21%
45.29
|
0.55%
182.98
|
0.11%
924.21
|
| 2 |
7.17%
13.95
|
7.1%
14.09
|
3.51%
28.47
|
1.16%
86.27
|
0.29%
348.55
|
0.06%
1760.56
|
| 3 |
2.51%
39.86
|
2.48%
40.26
|
1.23%
81.34
|
0.41%
246.49
|
0.1%
996.02
|
0.02%
5025.13
|
| 4 |
0.66%
151.86
|
0.65%
153.37
|
0.32%
309.89
|
0.11%
938.97
|
0.03%
3787.88
|
0.01%
19230.77
|
| 5 |
0.14%
723.07
|
0.14%
730.46
|
0.07%
1474.93
|
0.02%
4464.29
|
0.01%
18181.82
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.13%
·
公平:
754.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.00% | 7.69 |
| 1 | 26.53% | 3.77 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.40% | 5.44 |
| 4 | 9.38% | 10.66 |
| 5+ | 5.63% | 17.75 |
|
大 2.5 33.41%
小 2.5 66.59%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.19%
平
32.05%
客 胜
31.76%
大小球 2.5
大 2.5
33.41%
小 2.5
66.59%
双方进球
是
40.85%
否
59.15%
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 | 4.24% 23.6 | 10.0% 10.0 | 85.77% 1.17 |
| -1.5 | 14.23% 7.02 | — | 85.77% 1.17 |
| -1.0 | 14.23% 7.02 | 22.09% 4.53 | 63.67% 1.57 |
| -0.5 | 36.33% 2.75 | — | 63.67% 1.57 |
| 0 (平手) | 36.33% 2.75 | 30.47% 3.28 | 33.21% 3.01 |
| +0.5 | 66.79% 1.5 | — | 33.21% 3.01 |
| +1.0 | 66.79% 1.5 | 20.83% 4.8 | 12.38% 8.08 |
| +1.5 | 87.62% 1.14 | — | 12.38% 8.08 |
| +2.0 | 87.62% 1.14 | 8.89% 11.25 | 3.49% 28.63 |
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。
