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
35.94%
公平赔率
2.78
平
26.08%
公平赔率
3.83
客 胜
37.98%
公平赔率
2.63
最可能比分
1 - 1
概率 11.42%
公平赔率 8.75
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 | 2.78 | — | |
| 平 | 3.83 | — | |
| 客 胜 | 2.63 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.75 |
| 2 | 1-2 | 8.45% | 11.83 |
| 3 | 2-1 | 8.34% | 11.99 |
| 4 | 0-1 | 7.82% | 12.78 |
| 5 | 1-0 | 7.72% | 12.96 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 0-2 | 5.79% | 17.27 |
| 8 | 2-0 | 5.63% | 17.75 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 1-3 | 4.17% | 23.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.82%
12.78
|
5.79%
17.27
|
2.86%
35.01
|
1.06%
94.63
|
0.31%
319.69
|
| 1 |
7.72%
12.96
|
11.42%
8.75
|
8.45%
11.83
|
4.17%
23.98
|
1.54%
64.81
|
0.46%
218.96
|
| 2 |
5.63%
17.75
|
8.34%
11.99
|
6.17%
16.21
|
3.04%
32.85
|
1.13%
88.78
|
0.33%
299.94
|
| 3 |
2.74%
36.47
|
4.06%
24.64
|
3.0%
33.3
|
1.48%
67.5
|
0.55%
182.42
|
0.16%
616.14
|
| 4 |
1.0%
99.91
|
1.48%
67.51
|
1.1%
91.23
|
0.54%
184.91
|
0.2%
499.75
|
0.06%
1689.19
|
| 5 |
0.29%
342.11
|
0.43%
231.21
|
0.32%
312.4
|
0.16%
633.31
|
0.06%
1712.33
|
0.02%
5780.35
|
其他比分(任一方 6 球及以上)
0.81%
·
公平:
123.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.94%
平
26.08%
客 胜
37.98%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
59.3%
否
40.7%
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 | 6.64% 15.06 | 10.96% 9.12 | 82.4% 1.21 |
| -1.5 | 17.6% 5.68 | — | 82.4% 1.21 |
| -1.0 | 17.6% 5.68 | 19.66% 5.09 | 62.73% 1.59 |
| -0.5 | 37.27% 2.68 | — | 62.73% 1.59 |
| 0 (平手) | 37.27% 2.68 | 24.58% 4.07 | 38.15% 2.62 |
| +0.5 | 61.85% 1.62 | — | 38.15% 2.62 |
| +1.0 | 61.85% 1.62 | 19.93% 5.02 | 18.22% 5.49 |
| +1.5 | 81.78% 1.22 | — | 18.22% 5.49 |
| +2.0 | 81.78% 1.22 | 11.26% 8.88 | 6.96% 14.38 |
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。