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
46.4%
公平赔率
2.16
平
28.34%
公平赔率
3.53
客 胜
25.26%
公平赔率
3.96
最可能比分
1 - 0
概率 12.75%
公平赔率 7.84
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 | 2.16 | — | |
| 平 | 3.53 | — | |
| 客 胜 | 3.96 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.75% | 7.84 |
| 2 | 1-1 | 12.63% | 7.92 |
| 3 | 2-0 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 2-1 | 8.96% | 11.15 |
| 6 | 0-1 | 8.89% | 11.25 |
| 7 | 1-2 | 6.25% | 16.0 |
| 8 | 2-2 | 4.44% | 22.54 |
| 9 | 0-2 | 4.4% | 22.72 |
| 10 | 3-0 | 4.29% | 23.33 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
8.89%
11.25
|
4.4%
22.72
|
1.45%
68.85
|
0.36%
278.16
|
0.07%
1404.49
|
| 1 |
12.75%
7.84
|
12.63%
7.92
|
6.25%
16.0
|
2.06%
48.48
|
0.51%
195.89
|
0.1%
989.12
|
| 2 |
9.06%
11.04
|
8.96%
11.15
|
4.44%
22.54
|
1.46%
68.29
|
0.36%
275.94
|
0.07%
1392.76
|
| 3 |
4.29%
23.33
|
4.24%
23.57
|
2.1%
47.61
|
0.69%
144.28
|
0.17%
582.75
|
0.03%
2941.18
|
| 4 |
1.52%
65.72
|
1.51%
66.38
|
0.75%
134.12
|
0.25%
406.34
|
0.06%
1642.04
|
0.01%
8264.46
|
| 5 |
0.43%
231.43
|
0.43%
233.75
|
0.21%
472.14
|
0.07%
1430.62
|
0.02%
5780.35
|
0.0%
29411.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.4%
·
公平:
250.82
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大 2.5 43.29%
小 2.5 56.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.40%
平
28.34%
客 胜
25.26%
大小球 2.5
大 2.5
43.29%
小 2.5
56.71%
双方进球
是
47.65%
否
52.35%
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 | 8.72% 11.46 | 14.12% 7.08 | 77.16% 1.3 |
| -1.5 | 22.84% 4.38 | — | 77.16% 1.3 |
| -1.0 | 22.84% 4.38 | 24.08% 4.15 | 53.08% 1.88 |
| -0.5 | 46.92% 2.13 | — | 53.08% 1.88 |
| 0 (平手) | 46.92% 2.13 | 26.8% 3.73 | 26.27% 3.81 |
| +0.5 | 73.73% 1.36 | — | 26.27% 3.81 |
| +1.0 | 73.73% 1.36 | 16.79% 5.96 | 9.48% 10.55 |
| +1.5 | 90.52% 1.1 | — | 9.48% 10.55 |
| +2.0 | 90.52% 1.1 | 6.86% 14.57 | 2.62% 38.17 |
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。
