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
25.32%
公平赔率
3.95
平
29.85%
公平赔率
3.35
客 胜
44.83%
公平赔率
2.23
最可能比分
0 - 1
概率 14.12%
公平赔率 7.08
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 | 3.95 | — | |
| 平 | 3.35 | — | |
| 客 胜 | 2.23 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.12% | 7.08 |
| 2 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 3 | 0-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 1-0 | 9.99% | 10.01 |
| 5 | 0-2 | 9.18% | 10.9 |
| 6 | 1-2 | 8.44% | 11.84 |
| 7 | 2-1 | 5.98% | 16.74 |
| 8 | 2-0 | 4.6% | 21.76 |
| 9 | 0-3 | 3.98% | 25.15 |
| 10 | 2-2 | 3.88% | 25.75 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.86%
9.21
|
14.12%
7.08
|
9.18%
10.9
|
3.98%
25.15
|
1.29%
77.37
|
0.34%
297.62
|
| 1 |
9.99%
10.01
|
12.99%
7.7
|
8.44%
11.84
|
3.66%
27.33
|
1.19%
84.1
|
0.31%
323.42
|
| 2 |
4.6%
21.76
|
5.98%
16.74
|
3.88%
25.75
|
1.68%
59.42
|
0.55%
182.82
|
0.14%
703.23
|
| 3 |
1.41%
70.95
|
1.83%
54.57
|
1.19%
83.96
|
0.52%
193.76
|
0.17%
596.3
|
0.04%
2293.58
|
| 4 |
0.32%
308.45
|
0.42%
237.25
|
0.27%
365.1
|
0.12%
842.46
|
0.04%
2590.67
|
0.01%
10000.0
|
| 5 |
0.06%
1675.04
|
0.08%
1290.32
|
0.05%
1984.13
|
0.02%
4587.16
|
0.01%
14084.51
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.26%
·
公平:
382.12
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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
25.32%
平
29.85%
客 胜
44.83%
大小球 2.5
大 2.5
38.26%
小 2.5
61.74%
双方进球
是
43.76%
否
56.24%
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 | 2.38% 42.02 | 6.73% 14.87 | 90.89% 1.1 |
| -1.5 | 9.11% 10.98 | — | 90.89% 1.1 |
| -1.0 | 9.11% 10.98 | 17.28% 5.79 | 73.61% 1.36 |
| -0.5 | 26.39% 3.79 | — | 73.61% 1.36 |
| 0 (平手) | 26.39% 3.79 | 28.29% 3.53 | 45.32% 2.21 |
| +0.5 | 54.68% 1.83 | — | 45.32% 2.21 |
| +1.0 | 54.68% 1.83 | 24.42% 4.09 | 20.9% 4.79 |
| +1.5 | 79.1% 1.26 | — | 20.9% 4.79 |
| +2.0 | 79.1% 1.26 | 13.43% 7.45 | 7.47% 13.39 |
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。
