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
44.86%
公平赔率
2.23
平
28.82%
公平赔率
3.47
客 胜
26.32%
公平赔率
3.8
最可能比分
1 - 0
概率 12.81%
公平赔率 7.81
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 3.47 | — | |
| 客 胜 | 3.8 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.81% | 7.81 |
| 2 | 1-1 | 12.81% | 7.81 |
| 3 | 0-0 | 9.35% | 10.7 |
| 4 | 0-1 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 2-0 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 7 | 1-2 | 6.4% | 15.62 |
| 8 | 0-2 | 4.67% | 21.39 |
| 9 | 2-2 | 4.39% | 22.8 |
| 10 | 3-0 | 4.01% | 24.96 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.35%
10.7
|
9.35%
10.7
|
4.67%
21.39
|
1.56%
64.18
|
0.39%
256.74
|
0.08%
1283.7
|
| 1 |
12.81%
7.81
|
12.81%
7.81
|
6.4%
15.62
|
2.13%
46.85
|
0.53%
187.41
|
0.11%
937.21
|
| 2 |
8.77%
11.4
|
8.77%
11.4
|
4.39%
22.8
|
1.46%
68.39
|
0.37%
273.6
|
0.07%
1367.99
|
| 3 |
4.01%
24.96
|
4.01%
24.96
|
2.0%
49.92
|
0.67%
149.77
|
0.17%
599.16
|
0.03%
2994.01
|
| 4 |
1.37%
72.88
|
1.37%
72.88
|
0.69%
145.75
|
0.23%
437.25
|
0.06%
1748.25
|
0.01%
8771.93
|
| 5 |
0.38%
265.96
|
0.38%
265.96
|
0.19%
531.91
|
0.06%
1594.9
|
0.02%
6369.43
|
0.0%
32258.06
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.35%
·
公平:
287.94
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.35% | 10.70 |
| 1 | 22.15% | 4.51 |
| 2 | 26.25% | 3.81 |
| 3 | 20.74% | 4.82 |
| 4 | 12.29% | 8.14 |
| 5+ | 9.21% | 10.85 |
|
大 2.5 42.24%
小 2.5 57.76%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.86%
平
28.82%
客 胜
26.32%
大小球 2.5
大 2.5
42.24%
小 2.5
57.76%
双方进球
是
47.15%
否
52.85%
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 | 7.97% 12.54 | 13.53% 7.39 | 78.49% 1.27 |
| -1.5 | 21.51% 4.65 | — | 78.49% 1.27 |
| -1.0 | 21.51% 4.65 | 23.83% 4.2 | 54.67% 1.83 |
| -0.5 | 45.33% 2.21 | — | 54.67% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.33% 2.21 | 27.27% 3.67 | 27.4% 3.65 |
| +0.5 | 72.6% 1.38 | — | 27.4% 3.65 |
| +1.0 | 72.6% 1.38 | 17.39% 5.75 | 10.01% 9.99 |
| +1.5 | 89.99% 1.11 | — | 10.01% 9.99 |
| +2.0 | 89.99% 1.11 | 7.21% 13.87 | 2.8% 35.77 |
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。
