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
26.68%
公平赔率
3.75
平
29.65%
公平赔率
3.37
客 胜
43.68%
公平赔率
2.29
最可能比分
0 - 1
概率 13.43%
公平赔率 7.45
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 | 3.75 | — | |
| 平 | 3.37 | — | |
| 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 | 13.43% | 7.45 |
| 2 | 1-1 | 13.03% | 7.68 |
| 3 | 0-0 | 10.33% | 9.68 |
| 4 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 5 | 0-2 | 8.73% | 11.45 |
| 6 | 1-2 | 8.47% | 11.81 |
| 7 | 2-1 | 6.32% | 15.83 |
| 8 | 2-0 | 4.86% | 20.57 |
| 9 | 2-2 | 4.11% | 24.35 |
| 10 | 0-3 | 3.78% | 26.43 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.33%
9.68
|
13.43%
7.45
|
8.73%
11.45
|
3.78%
26.43
|
1.23%
81.33
|
0.32%
312.79
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
13.03%
7.68
|
8.47%
11.81
|
3.67%
27.25
|
1.19%
83.85
|
0.31%
322.48
|
| 2 |
4.86%
20.57
|
6.32%
15.83
|
4.11%
24.35
|
1.78%
56.19
|
0.58%
172.89
|
0.15%
664.89
|
| 3 |
1.57%
63.63
|
2.04%
48.95
|
1.33%
75.31
|
0.58%
173.79
|
0.19%
534.76
|
0.05%
2057.61
|
| 4 |
0.38%
262.4
|
0.5%
201.86
|
0.32%
310.56
|
0.14%
716.85
|
0.05%
2202.64
|
0.01%
8474.58
|
| 5 |
0.07%
1353.18
|
0.1%
1040.58
|
0.06%
1600.0
|
0.03%
3690.04
|
0.01%
11363.64
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.27%
·
公平:
365.63
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 | 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 | 10.33% | 9.68 |
| 1 | 23.45% | 4.26 |
| 2 | 26.62% | 3.76 |
| 3 | 20.14% | 4.97 |
| 4 | 11.43% | 8.75 |
| 5+ | 8.03% | 12.46 |
|
大 2.5 39.6%
小 2.5 60.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.68%
平
29.65%
客 胜
43.68%
大小球 2.5
大 2.5
39.6%
小 2.5
60.4%
双方进球
是
45.17%
否
54.83%
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 | 2.73% 36.64 | 7.25% 13.79 | 90.02% 1.11 |
| -1.5 | 9.98% 10.02 | — | 90.02% 1.11 |
| -1.0 | 9.98% 10.02 | 17.82% 5.61 | 72.2% 1.39 |
| -0.5 | 27.8% 3.6 | — | 72.2% 1.39 |
| 0 (平手) | 27.8% 3.6 | 28.09% 3.56 | 44.11% 2.27 |
| +0.5 | 55.89% 1.79 | — | 44.11% 2.27 |
| +1.0 | 55.89% 1.79 | 23.88% 4.19 | 20.23% 4.94 |
| +1.5 | 79.77% 1.25 | — | 20.23% 4.94 |
| +2.0 | 79.77% 1.25 | 13.03% 7.68 | 7.2% 13.88 |
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。
