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
28.82%
公平赔率
3.47
平
32.37%
公平赔率
3.09
客 胜
38.81%
公平赔率
2.58
最可能比分
0 - 1
概率 14.76%
公平赔率 6.77
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 | 3.47 | — | |
| 平 | 3.09 | — | |
| 客 胜 | 2.58 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.76% | 6.77 |
| 2 | 0-0 | 13.67% | 7.32 |
| 3 | 1-1 | 13.43% | 7.44 |
| 4 | 1-0 | 12.44% | 8.04 |
| 5 | 0-2 | 7.97% | 12.54 |
| 6 | 1-2 | 7.25% | 13.78 |
| 7 | 2-1 | 6.11% | 16.36 |
| 8 | 2-0 | 5.66% | 17.67 |
| 9 | 2-2 | 3.3% | 30.3 |
| 10 | 0-3 | 2.87% | 34.84 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.67%
7.32
|
14.76%
6.77
|
7.97%
12.54
|
2.87%
34.84
|
0.77%
129.05
|
0.17%
597.37
|
| 1 |
12.44%
8.04
|
13.43%
7.44
|
7.25%
13.78
|
2.61%
38.29
|
0.71%
141.82
|
0.15%
656.6
|
| 2 |
5.66%
17.67
|
6.11%
16.36
|
3.3%
30.3
|
1.19%
84.15
|
0.32%
311.72
|
0.07%
1443.0
|
| 3 |
1.72%
58.25
|
1.85%
53.93
|
1.0%
99.87
|
0.36%
277.39
|
0.1%
1027.75
|
0.02%
4761.9
|
| 4 |
0.39%
256.02
|
0.42%
237.08
|
0.23%
438.98
|
0.08%
1219.51
|
0.02%
4524.89
|
0.0%
20833.33
|
| 5 |
0.07%
1406.47
|
0.08%
1302.08
|
0.04%
2409.64
|
0.01%
6711.41
|
0.0%
25000.0
|
0.0%
111111.11
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.12%
·
公平:
803.21
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.67% | 7.32 |
| 1 | 27.20% | 3.68 |
| 2 | 27.07% | 3.69 |
| 3 | 17.95% | 5.57 |
| 4 | 8.93% | 11.20 |
| 5+ | 5.18% | 19.32 |
|
大 2.5 32.06%
小 2.5 67.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.82%
平
32.37%
客 胜
38.81%
大小球 2.5
大 2.5
32.06%
小 2.5
67.94%
双方进球
是
39.46%
否
60.54%
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 | 2.75% 36.31 | 7.76% 12.89 | 89.49% 1.12 |
| -1.5 | 10.51% 9.51 | — | 89.49% 1.12 |
| -1.0 | 10.51% 9.51 | 19.64% 5.09 | 69.85% 1.43 |
| -0.5 | 30.15% 3.32 | — | 69.85% 1.43 |
| 0 (平手) | 30.15% 3.32 | 30.79% 3.25 | 39.06% 2.56 |
| +0.5 | 60.94% 1.64 | — | 39.06% 2.56 |
| +1.0 | 60.94% 1.64 | 23.31% 4.29 | 15.75% 6.35 |
| +1.5 | 84.25% 1.19 | — | 15.75% 6.35 |
| +2.0 | 84.25% 1.19 | 10.93% 9.15 | 4.83% 20.72 |
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。
