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
42.49%
公平赔率
2.35
平
25.44%
公平赔率
3.93
客 胜
32.07%
公平赔率
3.12
最可能比分
1 - 1
概率 10.99%
公平赔率 9.1
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 | 2.35 | — | |
| 平 | 3.93 | — | |
| 客 胜 | 3.12 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.99% | 9.1 |
| 2 | 2-1 | 8.96% | 11.16 |
| 3 | 1-0 | 7.8% | 12.83 |
| 4 | 1-2 | 7.75% | 12.9 |
| 5 | 0-1 | 6.74% | 14.83 |
| 6 | 2-0 | 6.35% | 15.74 |
| 7 | 2-2 | 6.32% | 15.83 |
| 8 | 3-1 | 4.87% | 20.54 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 0-2 | 4.75% | 21.03 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.74%
14.83
|
4.75%
21.03
|
2.23%
44.74
|
0.79%
126.94
|
0.22%
450.05
|
| 1 |
7.8%
12.83
|
10.99%
9.1
|
7.75%
12.9
|
3.64%
27.45
|
1.28%
77.88
|
0.36%
276.17
|
| 2 |
6.35%
15.74
|
8.96%
11.16
|
6.32%
15.83
|
2.97%
33.68
|
1.05%
95.56
|
0.3%
338.87
|
| 3 |
3.45%
28.96
|
4.87%
20.54
|
3.43%
29.14
|
1.61%
61.99
|
0.57%
175.87
|
0.16%
623.44
|
| 4 |
1.41%
71.07
|
1.98%
50.41
|
1.4%
71.5
|
0.66%
152.14
|
0.23%
431.59
|
0.07%
1531.39
|
| 5 |
0.46%
218.01
|
0.65%
154.63
|
0.46%
219.35
|
0.21%
466.64
|
0.08%
1324.5
|
0.02%
4694.84
|
其他比分(任一方 6 球及以上)
0.99%
·
公平:
101.21
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.49%
平
25.44%
客 胜
32.07%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.78%
否
39.22%
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 | 9.03% 11.07 | 12.86% 7.78 | 78.11% 1.28 |
| -1.5 | 21.89% 4.57 | — | 78.11% 1.28 |
| -1.0 | 21.89% 4.57 | 20.93% 4.78 | 57.18% 1.75 |
| -0.5 | 42.82% 2.34 | — | 57.18% 1.75 |
| 0 (平手) | 42.82% 2.34 | 23.96% 4.17 | 33.22% 3.01 |
| +0.5 | 66.78% 1.5 | — | 33.22% 3.01 |
| +1.0 | 66.78% 1.5 | 18.1% 5.52 | 15.12% 6.62 |
| +1.5 | 84.88% 1.18 | — | 15.12% 6.62 |
| +2.0 | 84.88% 1.18 | 9.62% 10.39 | 5.49% 18.2 |
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。