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
57.4%
公平赔率
1.74
平
23.71%
公平赔率
4.22
客 胜
18.89%
公平赔率
5.29
最可能比分
1 - 0
概率 10.66%
公平赔率 9.38
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 | 1.74 | — | |
| 平 | 4.22 | — | |
| 客 胜 | 5.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 10.66% | 9.38 |
| 2 | 1-1 | 10.55% | 9.48 |
| 3 | 2-0 | 10.02% | 9.98 |
| 4 | 2-1 | 9.92% | 10.08 |
| 5 | 3-0 | 6.28% | 15.93 |
| 6 | 3-1 | 6.22% | 16.09 |
| 7 | 0-0 | 5.67% | 17.64 |
| 8 | 0-1 | 5.61% | 17.82 |
| 9 | 1-2 | 5.22% | 19.14 |
| 10 | 2-2 | 4.91% | 20.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.67%
17.64
|
5.61%
17.82
|
2.78%
35.99
|
0.92%
109.06
|
0.23%
440.72
|
0.04%
2227.17
|
| 1 |
10.66%
9.38
|
10.55%
9.48
|
5.22%
19.14
|
1.72%
58.01
|
0.43%
234.41
|
0.08%
1183.43
|
| 2 |
10.02%
9.98
|
9.92%
10.08
|
4.91%
20.37
|
1.62%
61.71
|
0.4%
249.38
|
0.08%
1259.45
|
| 3 |
6.28%
15.93
|
6.22%
16.09
|
3.08%
32.5
|
1.02%
98.48
|
0.25%
397.93
|
0.05%
2008.03
|
| 4 |
2.95%
33.88
|
2.92%
34.23
|
1.45%
69.15
|
0.48%
209.51
|
0.12%
846.74
|
0.02%
4273.5
|
| 5 |
1.11%
90.12
|
1.1%
91.02
|
0.54%
183.89
|
0.18%
557.41
|
0.04%
2252.25
|
0.01%
11363.64
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.32%
·
公平:
75.95
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.74% | 15.26% |
| 1.5 | 56.05% | 43.95% |
| 2.5 | 29.09% | 70.91% |
| 3.5 | 12.19% | 87.81% |
| 4.5 | 4.25% | 95.75% |
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 | 5.67% | 17.64 |
| 1 | 16.27% | 6.15 |
| 2 | 23.35% | 4.28 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 16.03% | 6.24 |
| 5+ | 16.34% | 6.12 |
|
大 2.5 54.71%
小 2.5 45.29%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
57.40%
平
23.71%
客 胜
18.89%
大小球 2.5
大 2.5
54.71%
小 2.5
45.29%
双方进球
是
53.25%
否
46.75%
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 | 16.15% 6.19 | 17.88% 5.59 | 65.98% 1.52 |
| -1.5 | 34.02% 2.94 | — | 65.98% 1.52 |
| -1.0 | 34.02% 2.94 | 24.18% 4.14 | 41.8% 2.39 |
| -0.5 | 58.2% 1.72 | — | 41.8% 2.39 |
| 0 (平手) | 58.2% 1.72 | 22.28% 4.49 | 19.52% 5.12 |
| +0.5 | 80.48% 1.24 | — | 19.52% 5.12 |
| +1.0 | 80.48% 1.24 | 12.73% 7.85 | 6.79% 14.73 |
| +1.5 | 93.21% 1.07 | — | 6.79% 14.73 |
| +2.0 | 93.21% 1.07 | 4.96% 20.17 | 1.83% 54.66 |
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。
