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
21.06%
公平赔率
4.75
平
33.53%
公平赔率
2.98
客 胜
45.41%
公平赔率
2.2
最可能比分
0 - 1
概率 18.72%
公平赔率 5.34
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 | 4.75 | — | |
| 平 | 2.98 | — | |
| 客 胜 | 2.2 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.72% | 5.34 |
| 2 | 0-0 | 16.86% | 5.93 |
| 3 | 1-1 | 12.54% | 7.97 |
| 4 | 1-0 | 11.3% | 8.85 |
| 5 | 0-2 | 10.39% | 9.63 |
| 6 | 1-2 | 6.96% | 14.37 |
| 7 | 2-1 | 4.2% | 23.8 |
| 8 | 0-3 | 3.84% | 26.02 |
| 9 | 2-0 | 3.79% | 26.42 |
| 10 | 1-3 | 2.58% | 38.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.86%
5.93
|
18.72%
5.34
|
10.39%
9.63
|
3.84%
26.02
|
1.07%
93.75
|
0.24%
422.3
|
| 1 |
11.3%
8.85
|
12.54%
7.97
|
6.96%
14.37
|
2.58%
38.83
|
0.71%
139.92
|
0.16%
630.12
|
| 2 |
3.79%
26.42
|
4.2%
23.8
|
2.33%
42.89
|
0.86%
115.9
|
0.24%
417.71
|
0.05%
1879.7
|
| 3 |
0.85%
118.3
|
0.94%
106.58
|
0.52%
192.01
|
0.19%
518.94
|
0.05%
1869.16
|
0.01%
8403.36
|
| 4 |
0.14%
706.21
|
0.16%
636.13
|
0.09%
1146.79
|
0.03%
3095.98
|
0.01%
11111.11
|
0.0%
50000.0
|
| 5 |
0.02%
5263.16
|
0.02%
4739.34
|
0.01%
8547.01
|
0.0%
23255.81
|
0.0%
83333.33
|
0.0%
333333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.11%
·
公平:
925.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 48.83% | 51.17% |
| 1.5 | 14.54% | 85.46% |
| 2.5 | 3.06% | 96.94% |
| 3.5 | 0.49% | 99.51% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.86% | 5.93 |
| 1 | 30.02% | 3.33 |
| 2 | 26.72% | 3.74 |
| 3 | 15.85% | 6.31 |
| 4 | 7.05% | 14.18 |
| 5+ | 3.50% | 28.59 |
|
大 2.5 26.4%
小 2.5 73.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
21.06%
平
33.53%
客 胜
45.41%
大小球 2.5
大 2.5
26.4%
小 2.5
73.6%
双方进球
是
32.74%
否
67.26%
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 | 1.2% 83.14 | 4.82% 20.77 | 93.98% 1.06 |
| -1.5 | 6.02% 16.62 | — | 93.98% 1.06 |
| -1.0 | 6.02% 16.62 | 16.05% 6.23 | 77.93% 1.28 |
| -0.5 | 22.07% 4.53 | — | 77.93% 1.28 |
| 0 (平手) | 22.07% 4.53 | 31.94% 3.13 | 45.99% 2.17 |
| +0.5 | 54.01% 1.85 | — | 45.99% 2.17 |
| +1.0 | 54.01% 1.85 | 26.6% 3.76 | 19.39% 5.16 |
| +1.5 | 80.61% 1.24 | — | 19.39% 5.16 |
| +2.0 | 80.61% 1.24 | 13.22% 7.57 | 6.17% 16.19 |
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。
