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
24.74%
公平赔率
4.04
平
31.69%
公平赔率
3.16
客 胜
43.58%
公平赔率
2.29
最可能比分
0 - 1
概率 15.81%
公平赔率 6.32
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 | 4.04 | — | |
| 平 | 3.16 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.81% | 6.32 |
| 2 | 0-0 | 13.4% | 7.46 |
| 3 | 1-1 | 13.12% | 7.62 |
| 4 | 1-0 | 11.12% | 8.99 |
| 5 | 0-2 | 9.33% | 10.72 |
| 6 | 1-2 | 7.74% | 12.92 |
| 7 | 2-1 | 5.45% | 18.36 |
| 8 | 2-0 | 4.62% | 21.67 |
| 9 | 0-3 | 3.67% | 27.25 |
| 10 | 2-2 | 3.21% | 31.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.4%
7.46
|
15.81%
6.32
|
9.33%
10.72
|
3.67%
27.25
|
1.08%
92.39
|
0.26%
391.54
|
| 1 |
11.12%
8.99
|
13.12%
7.62
|
7.74%
12.92
|
3.05%
32.84
|
0.9%
111.31
|
0.21%
471.7
|
| 2 |
4.62%
21.67
|
5.45%
18.36
|
3.21%
31.12
|
1.26%
79.13
|
0.37%
268.24
|
0.09%
1136.36
|
| 3 |
1.28%
78.31
|
1.51%
66.37
|
0.89%
112.49
|
0.35%
285.96
|
0.1%
969.93
|
0.02%
4115.23
|
| 4 |
0.27%
377.36
|
0.31%
319.9
|
0.18%
542.01
|
0.07%
1377.41
|
0.02%
4672.9
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.04%
2272.73
|
0.05%
1926.78
|
0.03%
3267.97
|
0.01%
8333.33
|
0.0%
27777.78
|
0.0%
125000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.16%
·
公平:
624.22
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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
24.74%
平
31.69%
客 胜
43.58%
大小球 2.5
大 2.5
32.6%
小 2.5
67.4%
双方进球
是
39.07%
否
60.93%
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 | 2.0% 49.93 | 6.32% 15.83 | 91.68% 1.09 |
| -1.5 | 8.32% 12.02 | — | 91.68% 1.09 |
| -1.0 | 8.32% 12.02 | 17.53% 5.7 | 74.15% 1.35 |
| -0.5 | 25.85% 3.87 | — | 74.15% 1.35 |
| 0 (平手) | 25.85% 3.87 | 30.11% 3.32 | 44.04% 2.27 |
| +0.5 | 55.96% 1.79 | — | 44.04% 2.27 |
| +1.0 | 55.96% 1.79 | 24.93% 4.01 | 19.11% 5.23 |
| +1.5 | 80.89% 1.24 | — | 19.11% 5.23 |
| +2.0 | 80.89% 1.24 | 12.77% 7.83 | 6.34% 15.77 |
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。
