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
23.48%
公平赔率
4.26
平
32.73%
公平赔率
3.06
客 胜
43.79%
公平赔率
2.28
最可能比分
0 - 1
概率 17.07%
公平赔率 5.86
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 | 4.26 | — | |
| 平 | 3.06 | — | |
| 客 胜 | 2.28 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 17.07% | 5.86 |
| 2 | 0-0 | 15.11% | 6.62 |
| 3 | 1-1 | 12.97% | 7.71 |
| 4 | 1-0 | 11.48% | 8.71 |
| 5 | 0-2 | 9.65% | 10.37 |
| 6 | 1-2 | 7.33% | 13.64 |
| 7 | 2-1 | 4.93% | 20.28 |
| 8 | 2-0 | 4.36% | 22.92 |
| 9 | 0-3 | 3.63% | 27.53 |
| 10 | 2-2 | 2.79% | 35.9 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.11%
6.62
|
17.07%
5.86
|
9.65%
10.37
|
3.63%
27.53
|
1.03%
97.44
|
0.23%
431.03
|
| 1 |
11.48%
8.71
|
12.97%
7.71
|
7.33%
13.64
|
2.76%
36.22
|
0.78%
128.21
|
0.18%
567.21
|
| 2 |
4.36%
22.92
|
4.93%
20.28
|
2.79%
35.9
|
1.05%
95.31
|
0.3%
337.38
|
0.07%
1492.54
|
| 3 |
1.11%
90.47
|
1.25%
80.06
|
0.71%
141.7
|
0.27%
376.22
|
0.08%
1331.56
|
0.02%
5882.35
|
| 4 |
0.21%
476.19
|
0.24%
421.41
|
0.13%
745.71
|
0.05%
1980.2
|
0.01%
6993.01
|
0.0%
31250.0
|
| 5 |
0.03%
3134.8
|
0.04%
2770.08
|
0.02%
4901.96
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.12%
·
公平:
801.92
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 53.23% | 46.77% |
| 1.5 | 17.69% | 82.31% |
| 2.5 | 4.18% | 95.82% |
| 3.5 | 0.76% | 99.24% |
| 4.5 | 0.11% | 99.89% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.11% | 6.62 |
| 1 | 28.55% | 3.50 |
| 2 | 26.98% | 3.71 |
| 3 | 17.00% | 5.88 |
| 4 | 8.03% | 12.45 |
| 5+ | 4.33% | 23.11 |
|
大 2.5 29.36%
小 2.5 70.64%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
23.48%
平
32.73%
客 胜
43.79%
大小球 2.5
大 2.5
29.36%
小 2.5
70.64%
双方进球
是
36.04%
否
63.96%
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 | 1.65% 60.44 | 5.75% 17.38 | 92.59% 1.08 |
| -1.5 | 7.41% 13.5 | — | 92.59% 1.08 |
| -1.0 | 7.41% 13.5 | 17.17% 5.82 | 75.42% 1.33 |
| -0.5 | 24.58% 4.07 | — | 75.42% 1.33 |
| 0 (平手) | 24.58% 4.07 | 31.15% 3.21 | 44.27% 2.26 |
| +0.5 | 55.73% 1.79 | — | 44.27% 2.26 |
| +1.0 | 55.73% 1.79 | 25.53% 3.92 | 18.75% 5.33 |
| +1.5 | 81.25% 1.23 | — | 18.75% 5.33 |
| +2.0 | 81.25% 1.23 | 12.72% 7.86 | 6.02% 16.6 |
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。
