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
38.49%
公平赔率
2.6
平
27.38%
公平赔率
3.65
客 胜
34.13%
公平赔率
2.93
最可能比分
1 - 1
概率 12.27%
公平赔率 8.15
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 3.65 | — | |
| 客 胜 | 2.93 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.27% | 8.15 |
| 2 | 1-0 | 9.37% | 10.68 |
| 3 | 0-1 | 8.89% | 11.25 |
| 4 | 2-1 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 1-2 | 8.04% | 12.44 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 2-0 | 6.46% | 15.47 |
| 8 | 0-2 | 5.82% | 17.17 |
| 9 | 2-2 | 5.55% | 18.03 |
| 10 | 3-1 | 3.9% | 25.67 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.89%
11.25
|
5.82%
17.17
|
2.54%
39.32
|
0.83%
120.05
|
0.22%
458.3
|
| 1 |
9.37%
10.68
|
12.27%
8.15
|
8.04%
12.44
|
3.51%
28.49
|
1.15%
86.99
|
0.3%
332.01
|
| 2 |
6.46%
15.47
|
8.47%
11.81
|
5.55%
18.03
|
2.42%
41.29
|
0.79%
126.09
|
0.21%
481.23
|
| 3 |
2.97%
33.63
|
3.9%
25.67
|
2.55%
39.2
|
1.11%
89.77
|
0.36%
274.12
|
0.1%
1046.03
|
| 4 |
1.03%
97.48
|
1.34%
74.42
|
0.88%
113.61
|
0.38%
260.21
|
0.13%
794.28
|
0.03%
3030.3
|
| 5 |
0.28%
353.23
|
0.37%
269.61
|
0.24%
411.69
|
0.11%
942.51
|
0.03%
2881.84
|
0.01%
10989.01
|
其他比分(任一方 6 球及以上)
0.53%
·
公平:
188.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大 2.5 50.39%
小 2.5 49.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.49%
平
27.38%
客 胜
34.13%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
54.65%
否
45.35%
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 | 6.53% 15.32 | 11.35% 8.81 | 82.12% 1.22 |
| -1.5 | 17.88% 5.59 | — | 82.12% 1.22 |
| -1.0 | 17.88% 5.59 | 20.81% 4.81 | 61.31% 1.63 |
| -0.5 | 38.69% 2.58 | — | 61.31% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.69% 2.58 | 25.86% 3.87 | 35.46% 2.82 |
| +0.5 | 64.54% 1.55 | — | 35.46% 2.82 |
| +1.0 | 64.54% 1.55 | 19.75% 5.06 | 15.71% 6.37 |
| +1.5 | 84.29% 1.19 | — | 15.71% 6.37 |
| +2.0 | 84.29% 1.19 | 10.23% 9.77 | 5.47% 18.27 |
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。