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
23.92%
公平赔率
4.18
平
28.23%
公平赔率
3.54
客 胜
47.85%
公平赔率
2.09
最可能比分
0 - 1
概率 13.19%
公平赔率 7.58
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 | 4.18 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 2.09 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.19% | 7.58 |
| 2 | 1-1 | 12.53% | 7.98 |
| 3 | 0-2 | 9.5% | 10.53 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 1-2 | 9.03% | 11.08 |
| 6 | 1-0 | 8.7% | 11.49 |
| 7 | 2-1 | 5.95% | 16.8 |
| 8 | 0-3 | 4.56% | 21.93 |
| 9 | 1-3 | 4.33% | 23.08 |
| 10 | 2-2 | 4.29% | 23.33 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
13.19%
7.58
|
9.5%
10.53
|
4.56%
21.93
|
1.64%
60.92
|
0.47%
211.51
|
| 1 |
8.7%
11.49
|
12.53%
7.98
|
9.03%
11.08
|
4.33%
23.08
|
1.56%
64.12
|
0.45%
222.67
|
| 2 |
4.13%
24.18
|
5.95%
16.8
|
4.29%
23.33
|
2.06%
48.6
|
0.74%
134.99
|
0.21%
468.82
|
| 3 |
1.31%
76.37
|
1.89%
53.04
|
1.36%
73.66
|
0.65%
153.47
|
0.23%
426.26
|
0.07%
1479.29
|
| 4 |
0.31%
321.54
|
0.45%
223.31
|
0.32%
310.17
|
0.15%
645.99
|
0.06%
1795.33
|
0.02%
6250.0
|
| 5 |
0.06%
1692.05
|
0.09%
1175.09
|
0.06%
1631.32
|
0.03%
3401.36
|
0.01%
9433.96
|
0.0%
33333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
242.78
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大 2.5 42.77%
小 2.5 57.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
23.92%
平
28.23%
客 胜
47.85%
大小球 2.5
大 2.5
42.77%
小 2.5
57.23%
双方进球
是
46.8%
否
53.2%
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 | 2.32% 43.16 | 6.37% 15.69 | 91.31% 1.1 |
| -1.5 | 8.69% 11.51 | — | 91.31% 1.1 |
| -1.0 | 8.69% 11.51 | 16.18% 6.18 | 75.13% 1.33 |
| -0.5 | 24.87% 4.02 | — | 75.13% 1.33 |
| 0 (平手) | 24.87% 4.02 | 26.7% 3.75 | 48.43% 2.06 |
| +0.5 | 51.57% 1.94 | — | 48.43% 2.06 |
| +1.0 | 51.57% 1.94 | 24.53% 4.08 | 23.9% 4.18 |
| +1.5 | 76.1% 1.31 | — | 23.9% 4.18 |
| +2.0 | 76.1% 1.31 | 14.64% 6.83 | 9.26% 10.8 |
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。
