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
22.92%
公平赔率
4.36
平
34.29%
公平赔率
2.92
客 胜
42.8%
公平赔率
2.34
最可能比分
0 - 1
概率 18.25%
公平赔率 5.48
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 | 4.36 | — | |
| 平 | 2.92 | — | |
| 客 胜 | 2.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.25% | 5.48 |
| 2 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 3 | 1-1 | 12.77% | 7.83 |
| 4 | 1-0 | 12.16% | 8.22 |
| 5 | 0-2 | 9.58% | 10.44 |
| 6 | 1-2 | 6.71% | 14.91 |
| 7 | 2-1 | 4.47% | 22.37 |
| 8 | 2-0 | 4.26% | 23.49 |
| 9 | 0-3 | 3.35% | 29.83 |
| 10 | 1-3 | 2.35% | 42.61 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
18.25%
5.48
|
9.58%
10.44
|
3.35%
29.83
|
0.88%
113.62
|
0.18%
541.13
|
| 1 |
12.16%
8.22
|
12.77%
7.83
|
6.71%
14.91
|
2.35%
42.61
|
0.62%
162.31
|
0.13%
772.8
|
| 2 |
4.26%
23.49
|
4.47%
22.37
|
2.35%
42.61
|
0.82%
121.74
|
0.22%
463.82
|
0.05%
2207.51
|
| 3 |
0.99%
100.66
|
1.04%
95.87
|
0.55%
182.62
|
0.19%
521.65
|
0.05%
1988.07
|
0.01%
9433.96
|
| 4 |
0.17%
575.37
|
0.18%
547.95
|
0.1%
1043.84
|
0.03%
2985.07
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.02%
4115.23
|
0.03%
3906.25
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
21276.6
|
0.0%
83333.33
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.09%
·
公平:
1170.96
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 50.34% | 49.66% |
| 1.5 | 15.58% | 84.42% |
| 2.5 | 3.41% | 96.59% |
| 3.5 | 0.58% | 99.42% |
| 4.5 | 0.08% | 99.92% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
大 2.5 25.6%
小 2.5 74.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
22.92%
平
34.29%
客 胜
42.80%
大小球 2.5
大 2.5
25.6%
小 2.5
74.4%
双方进球
是
32.73%
否
67.27%
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 | 1.42% 70.33 | 5.4% 18.51 | 93.18% 1.07 |
| -1.5 | 6.82% 14.66 | — | 93.18% 1.07 |
| -1.0 | 6.82% 14.66 | 17.22% 5.81 | 75.96% 1.32 |
| -0.5 | 24.04% 4.16 | — | 75.96% 1.32 |
| 0 (平手) | 24.04% 4.16 | 32.7% 3.06 | 43.26% 2.31 |
| +0.5 | 56.74% 1.76 | — | 43.26% 2.31 |
| +1.0 | 56.74% 1.76 | 25.83% 3.87 | 17.44% 5.73 |
| +1.5 | 82.56% 1.21 | — | 17.44% 5.73 |
| +2.0 | 82.56% 1.21 | 12.15% 8.23 | 5.28% 18.92 |
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。
