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
50.69%
公平赔率
1.97
平
26.51%
公平赔率
3.77
客 胜
22.8%
公平赔率
4.39
最可能比分
1 - 0
概率 11.88%
公平赔率 8.41
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 | 1.97 | — | |
| 平 | 3.77 | — | |
| 客 胜 | 4.39 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 11.88% | 8.41 |
| 2 | 1-1 | 11.88% | 8.41 |
| 3 | 2-0 | 9.51% | 10.52 |
| 4 | 2-1 | 9.51% | 10.52 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 5.94% | 16.83 |
| 8 | 3-0 | 5.07% | 19.72 |
| 9 | 3-1 | 5.07% | 19.72 |
| 10 | 2-2 | 4.75% | 21.04 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.43%
13.46
|
3.71%
26.93
|
1.24%
80.78
|
0.31%
323.1
|
0.06%
1615.51
|
| 1 |
11.88%
8.41
|
11.88%
8.41
|
5.94%
16.83
|
1.98%
50.49
|
0.5%
201.94
|
0.1%
1010.1
|
| 2 |
9.51%
10.52
|
9.51%
10.52
|
4.75%
21.04
|
1.58%
63.11
|
0.4%
252.46
|
0.08%
1262.63
|
| 3 |
5.07%
19.72
|
5.07%
19.72
|
2.54%
39.44
|
0.85%
118.33
|
0.21%
473.26
|
0.04%
2364.07
|
| 4 |
2.03%
49.3
|
2.03%
49.3
|
1.01%
98.61
|
0.34%
295.86
|
0.08%
1183.43
|
0.02%
5917.16
|
| 5 |
0.65%
154.08
|
0.65%
154.08
|
0.32%
308.17
|
0.11%
924.21
|
0.03%
3703.7
|
0.01%
18518.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.66%
·
公平:
150.85
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.69%
平
26.51%
客 胜
22.80%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
50.45%
否
49.55%
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 | 11.34% 8.82 | 15.71% 6.37 | 72.95% 1.37 |
| -1.5 | 27.05% 3.7 | — | 72.95% 1.37 |
| -1.0 | 27.05% 3.7 | 24.29% 4.12 | 48.66% 2.06 |
| -0.5 | 51.34% 1.95 | — | 48.66% 2.06 |
| 0 (平手) | 51.34% 1.95 | 25.0% 4.0 | 23.66% 4.23 |
| +0.5 | 76.34% 1.31 | — | 23.66% 4.23 |
| +1.0 | 76.34% 1.31 | 15.18% 6.59 | 8.47% 11.8 |
| +1.5 | 91.53% 1.09 | — | 8.47% 11.8 |
| +2.0 | 91.53% 1.09 | 6.14% 16.3 | 2.34% 42.77 |
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。
