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
43.22%
公平赔率
2.31
平
29.56%
公平赔率
3.38
客 胜
27.22%
公平赔率
3.67
最可能比分
1 - 0
概率 13.16%
公平赔率 7.6
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 | 2.31 | — | |
| 平 | 3.38 | — | |
| 客 胜 | 3.67 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.16% | 7.6 |
| 2 | 1-1 | 13.03% | 7.67 |
| 3 | 0-0 | 10.13% | 9.87 |
| 4 | 0-1 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 2-0 | 8.56% | 11.69 |
| 6 | 2-1 | 8.47% | 11.8 |
| 7 | 1-2 | 6.45% | 15.5 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.15 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.85 |
| 10 | 3-0 | 3.71% | 26.97 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.13%
9.87
|
10.03%
9.97
|
4.96%
20.15
|
1.64%
61.06
|
0.41%
246.73
|
0.08%
1245.33
|
| 1 |
13.16%
7.6
|
13.03%
7.67
|
6.45%
15.5
|
2.13%
46.97
|
0.53%
189.79
|
0.1%
958.77
|
| 2 |
8.56%
11.69
|
8.47%
11.8
|
4.19%
23.85
|
1.38%
72.26
|
0.34%
291.97
|
0.07%
1474.93
|
| 3 |
3.71%
26.97
|
3.67%
27.24
|
1.82%
55.03
|
0.6%
166.75
|
0.15%
673.85
|
0.03%
3401.36
|
| 4 |
1.21%
82.98
|
1.19%
83.82
|
0.59%
169.32
|
0.19%
513.08
|
0.05%
2074.69
|
0.01%
10416.67
|
| 5 |
0.31%
319.18
|
0.31%
322.37
|
0.15%
651.47
|
0.05%
1972.39
|
0.01%
8000.0
|
0.0%
40000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.28%
·
公平:
357.78
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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 | 10.13% | 9.87 |
| 1 | 23.19% | 4.31 |
| 2 | 26.55% | 3.77 |
| 3 | 20.27% | 4.93 |
| 4 | 11.60% | 8.62 |
| 5+ | 8.26% | 12.11 |
|
大 2.5 40.13%
小 2.5 59.87%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.22%
平
29.56%
客 胜
27.22%
大小球 2.5
大 2.5
40.13%
小 2.5
59.87%
双方进球
是
45.72%
否
54.28%
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 | 7.1% 14.08 | 12.87% 7.77 | 80.03% 1.25 |
| -1.5 | 19.97% 5.01 | — | 80.03% 1.25 |
| -1.0 | 19.97% 5.01 | 23.66% 4.23 | 56.36% 1.77 |
| -0.5 | 43.64% 2.29 | — | 56.36% 1.77 |
| 0 (平手) | 43.64% 2.29 | 28.0% 3.57 | 28.36% 3.53 |
| +0.5 | 71.64% 1.4 | — | 28.36% 3.53 |
| +1.0 | 71.64% 1.4 | 18.02% 5.55 | 10.34% 9.67 |
| +1.5 | 89.66% 1.12 | — | 10.34% 9.67 |
| +2.0 | 89.66% 1.12 | 7.47% 13.4 | 2.88% 34.76 |
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。
