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
27.52%
公平赔率
3.63
平
30.17%
公平赔率
3.31
客 胜
42.31%
公平赔率
2.36
最可能比分
0 - 1
概率 13.58%
公平赔率 7.37
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 | 3.63 | — | |
| 平 | 3.31 | — | |
| 客 胜 | 2.36 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.58% | 7.37 |
| 2 | 1-1 | 13.17% | 7.59 |
| 3 | 0-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 1-0 | 10.54% | 9.49 |
| 5 | 0-2 | 8.49% | 11.79 |
| 6 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 7 | 2-1 | 6.39% | 15.66 |
| 8 | 2-0 | 5.11% | 19.57 |
| 9 | 2-2 | 3.99% | 25.05 |
| 10 | 0-3 | 3.54% | 28.28 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.86%
9.21
|
13.58%
7.37
|
8.49%
11.79
|
3.54%
28.28
|
1.1%
90.51
|
0.28%
362.06
|
| 1 |
10.54%
9.49
|
13.17%
7.59
|
8.23%
12.15
|
3.43%
29.16
|
1.07%
93.31
|
0.27%
373.27
|
| 2 |
5.11%
19.57
|
6.39%
15.66
|
3.99%
25.05
|
1.66%
60.12
|
0.52%
192.38
|
0.13%
769.82
|
| 3 |
1.65%
60.53
|
2.07%
48.42
|
1.29%
77.48
|
0.54%
185.94
|
0.17%
594.88
|
0.04%
2380.95
|
| 4 |
0.4%
249.63
|
0.5%
199.68
|
0.31%
319.49
|
0.13%
766.87
|
0.04%
2450.98
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
0.08%
1287.0
|
0.1%
1028.81
|
0.06%
1647.45
|
0.03%
3952.57
|
0.01%
12658.23
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.23%
·
公平:
426.8
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.86% | 9.21 |
| 1 | 24.11% | 4.15 |
| 2 | 26.76% | 3.74 |
| 3 | 19.80% | 5.05 |
| 4 | 10.99% | 9.10 |
| 5+ | 7.47% | 13.39 |
|
大 2.5 38.26%
小 2.5 61.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.52%
平
30.17%
客 胜
42.31%
大小球 2.5
大 2.5
38.26%
小 2.5
61.74%
双方进球
是
44.3%
否
55.7%
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 | 2.84% 35.23 | 7.51% 13.31 | 89.65% 1.12 |
| -1.5 | 10.35% 9.66 | — | 89.65% 1.12 |
| -1.0 | 10.35% 9.66 | 18.35% 5.45 | 71.3% 1.4 |
| -0.5 | 28.7% 3.48 | — | 71.3% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.7% 3.48 | 28.6% 3.5 | 42.69% 2.34 |
| +0.5 | 57.31% 1.75 | — | 42.69% 2.34 |
| +1.0 | 57.31% 1.75 | 23.65% 4.23 | 19.05% 5.25 |
| +1.5 | 80.95% 1.24 | — | 19.05% 5.25 |
| +2.0 | 80.95% 1.24 | 12.48% 8.01 | 6.57% 15.23 |
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。
