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
26.95%
公平赔率
3.71
平
29.61%
公平赔率
3.38
客 胜
43.45%
公平赔率
2.3
最可能比分
0 - 1
概率 13.3%
公平赔率 7.52
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 | 3.71 | — | |
| 平 | 3.38 | — | |
| 客 胜 | 2.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.3% | 7.52 |
| 2 | 1-1 | 13.03% | 7.67 |
| 3 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 4 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 5 | 0-2 | 8.64% | 11.57 |
| 6 | 1-2 | 8.47% | 11.81 |
| 7 | 2-1 | 6.39% | 15.66 |
| 8 | 2-0 | 4.91% | 20.36 |
| 9 | 2-2 | 4.15% | 24.09 |
| 10 | 0-3 | 3.75% | 26.7 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
13.3%
7.52
|
8.64%
11.57
|
3.75%
26.7
|
1.22%
82.16
|
0.32%
315.96
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
13.03%
7.67
|
8.47%
11.81
|
3.67%
27.24
|
1.19%
83.83
|
0.31%
322.48
|
| 2 |
4.91%
20.36
|
6.39%
15.66
|
4.15%
24.09
|
1.8%
55.6
|
0.58%
171.09
|
0.15%
657.89
|
| 3 |
1.6%
62.32
|
2.09%
47.94
|
1.36%
73.76
|
0.59%
170.21
|
0.19%
523.83
|
0.05%
2016.13
|
| 4 |
0.39%
254.39
|
0.51%
195.69
|
0.33%
301.02
|
0.14%
694.93
|
0.05%
2136.75
|
0.01%
8196.72
|
| 5 |
0.08%
1298.7
|
0.1%
998.0
|
0.07%
1536.1
|
0.03%
3546.1
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
41666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.28%
·
公平:
361.66
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
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 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大 2.5 39.87%
小 2.5 60.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.95%
平
29.61%
客 胜
43.45%
大小球 2.5
大 2.5
39.87%
小 2.5
60.13%
双方进球
是
45.44%
否
54.56%
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 | 2.8% 35.68 | 7.36% 13.59 | 89.84% 1.11 |
| -1.5 | 10.16% 9.84 | — | 89.84% 1.11 |
| -1.0 | 10.16% 9.84 | 17.92% 5.58 | 71.92% 1.39 |
| -0.5 | 28.08% 3.56 | — | 71.92% 1.39 |
| 0 (平手) | 28.08% 3.56 | 28.05% 3.57 | 43.87% 2.28 |
| +0.5 | 56.13% 1.78 | — | 43.87% 2.28 |
| +1.0 | 56.13% 1.78 | 23.77% 4.21 | 20.1% 4.97 |
| +1.5 | 79.9% 1.25 | — | 20.1% 4.97 |
| +2.0 | 79.9% 1.25 | 12.95% 7.72 | 7.15% 13.98 |
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。
