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
32.84%
公平赔率
3.04
平
32.34%
公平赔率
3.09
客 胜
34.81%
公平赔率
2.87
最可能比分
0 - 1
概率 13.53%
公平赔率 7.39
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 | 3.04 | — | |
| 平 | 3.09 | — | |
| 客 胜 | 2.87 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.53% | 7.39 |
| 2 | 1-1 | 13.53% | 7.39 |
| 3 | 0-0 | 13.4% | 7.46 |
| 4 | 1-0 | 13.4% | 7.46 |
| 5 | 0-2 | 6.83% | 14.63 |
| 6 | 1-2 | 6.83% | 14.63 |
| 7 | 2-1 | 6.77% | 14.78 |
| 8 | 2-0 | 6.7% | 14.93 |
| 9 | 2-2 | 3.42% | 29.27 |
| 10 | 0-3 | 2.3% | 43.46 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.4%
7.46
|
13.53%
7.39
|
6.83%
14.63
|
2.3%
43.46
|
0.58%
172.12
|
0.12%
851.79
|
| 1 |
13.4%
7.46
|
13.53%
7.39
|
6.83%
14.63
|
2.3%
43.46
|
0.58%
172.12
|
0.12%
851.79
|
| 2 |
6.7%
14.93
|
6.77%
14.78
|
3.42%
29.27
|
1.15%
86.93
|
0.29%
344.23
|
0.06%
1703.58
|
| 3 |
2.23%
44.78
|
2.26%
44.34
|
1.14%
87.8
|
0.38%
260.76
|
0.1%
1033.06
|
0.02%
5102.04
|
| 4 |
0.56%
179.12
|
0.56%
177.34
|
0.28%
351.12
|
0.1%
1042.75
|
0.02%
4132.23
|
0.0%
20408.16
|
| 5 |
0.11%
895.26
|
0.11%
886.52
|
0.06%
1754.39
|
0.02%
5208.33
|
0.0%
20833.33
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.12%
·
公平:
823.72
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.40% | 7.46 |
| 1 | 26.93% | 3.71 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 18.13% | 5.51 |
| 4 | 9.11% | 10.97 |
| 5+ | 5.36% | 18.67 |
|
大 2.5 32.6%
小 2.5 67.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.84%
平
32.34%
客 胜
34.81%
大小球 2.5
大 2.5
32.6%
小 2.5
67.4%
双方进球
是
40.19%
否
59.81%
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 | 3.7% 27.06 | 9.26% 10.8 | 87.05% 1.15 |
| -1.5 | 12.95% 7.72 | — | 87.05% 1.15 |
| -1.0 | 12.95% 7.72 | 21.41% 4.67 | 65.64% 1.52 |
| -0.5 | 34.36% 2.91 | — | 65.64% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.36% 2.91 | 30.76% 3.25 | 34.88% 2.87 |
| +0.5 | 65.12% 1.54 | — | 34.88% 2.87 |
| +1.0 | 65.12% 1.54 | 21.62% 4.63 | 13.26% 7.54 |
| +1.5 | 86.74% 1.15 | — | 13.26% 7.54 |
| +2.0 | 86.74% 1.15 | 9.45% 10.59 | 3.82% 26.19 |
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。
