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
16.09%
公平赔率
6.21
平
29.09%
公平赔率
3.44
客 胜
54.82%
公平赔率
1.82
最可能比分
0 - 1
概率 18.39%
公平赔率 5.44
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 | 6.21 | — | |
| 平 | 3.44 | — | |
| 客 胜 | 1.82 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 18.39% | 5.44 |
| 2 | 0-0 | 13.13% | 7.61 |
| 3 | 0-2 | 12.87% | 7.77 |
| 4 | 1-1 | 11.58% | 8.63 |
| 5 | 1-0 | 8.27% | 12.09 |
| 6 | 1-2 | 8.11% | 12.33 |
| 7 | 0-3 | 6.01% | 16.65 |
| 8 | 1-3 | 3.78% | 26.43 |
| 9 | 2-1 | 3.65% | 27.41 |
| 10 | 2-0 | 2.61% | 38.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.13%
7.61
|
18.39%
5.44
|
12.87%
7.77
|
6.01%
16.65
|
2.1%
47.57
|
0.59%
169.89
|
| 1 |
8.27%
12.09
|
11.58%
8.63
|
8.11%
12.33
|
3.78%
26.43
|
1.32%
75.51
|
0.37%
269.69
|
| 2 |
2.61%
38.37
|
3.65%
27.41
|
2.55%
39.15
|
1.19%
83.89
|
0.42%
239.69
|
0.12%
856.16
|
| 3 |
0.55%
182.72
|
0.77%
130.5
|
0.54%
186.43
|
0.25%
399.52
|
0.09%
1141.55
|
0.02%
4081.63
|
| 4 |
0.09%
1160.09
|
0.12%
828.5
|
0.08%
1183.43
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
7246.38
|
0.0%
25641.03
|
| 5 |
0.01%
9174.31
|
0.02%
6578.95
|
0.01%
9433.96
|
0.01%
20000.0
|
0.0%
58823.53
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.33%
·
公平:
307.5
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 46.74% | 53.26% |
| 1.5 | 13.19% | 86.81% |
| 2.5 | 2.62% | 97.38% |
| 3.5 | 0.4% | 99.6% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.13% | 7.61 |
| 1 | 26.66% | 3.75 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.31% | 5.46 |
| 4 | 9.29% | 10.76 |
| 5+ | 5.54% | 18.05 |
|
大 2.5 33.14%
小 2.5 66.86%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
16.09%
平
29.09%
客 胜
54.82%
大小球 2.5
大 2.5
33.14%
小 2.5
66.86%
双方进球
是
35.21%
否
64.79%
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 | 0.8% 125.67 | 3.46% 28.88 | 95.74% 1.04 |
| -1.5 | 4.26% 23.49 | — | 95.74% 1.04 |
| -1.0 | 4.26% 23.49 | 12.5% 8.0 | 83.24% 1.2 |
| -0.5 | 16.76% 5.97 | — | 83.24% 1.2 |
| 0 (平手) | 16.76% 5.97 | 27.54% 3.63 | 55.71% 1.8 |
| +0.5 | 44.29% 2.26 | — | 55.71% 1.8 |
| +1.0 | 44.29% 2.26 | 27.78% 3.6 | 27.93% 3.58 |
| +1.5 | 72.07% 1.39 | — | 27.93% 3.58 |
| +2.0 | 72.07% 1.39 | 17.1% 5.85 | 10.83% 9.23 |
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。
