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
21.77%
公平赔率
4.59
平
26.86%
公平赔率
3.72
客 胜
51.38%
公平赔率
1.95
最可能比分
0 - 1
概率 12.76%
公平赔率 7.84
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 | 4.59 | — | |
| 平 | 3.72 | — | |
| 客 胜 | 1.95 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.76% | 7.84 |
| 2 | 1-1 | 11.99% | 8.34 |
| 3 | 0-2 | 10.02% | 9.98 |
| 4 | 1-2 | 9.41% | 10.62 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 1-0 | 7.64% | 13.09 |
| 7 | 2-1 | 5.64% | 17.74 |
| 8 | 0-3 | 5.24% | 19.08 |
| 9 | 1-3 | 4.93% | 20.3 |
| 10 | 2-2 | 4.42% | 22.6 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
12.76%
7.84
|
10.02%
9.98
|
5.24%
19.08
|
2.06%
48.61
|
0.65%
154.8
|
| 1 |
7.64%
13.09
|
11.99%
8.34
|
9.41%
10.62
|
4.93%
20.3
|
1.93%
51.71
|
0.61%
164.69
|
| 2 |
3.59%
27.85
|
5.64%
17.74
|
4.42%
22.6
|
2.32%
43.18
|
0.91%
110.02
|
0.29%
350.39
|
| 3 |
1.12%
88.89
|
1.77%
56.62
|
1.39%
72.12
|
0.73%
137.82
|
0.28%
351.12
|
0.09%
1118.57
|
| 4 |
0.26%
378.21
|
0.42%
240.91
|
0.33%
306.94
|
0.17%
586.51
|
0.07%
1494.77
|
0.02%
4761.9
|
| 5 |
0.05%
2012.07
|
0.08%
1282.05
|
0.06%
1631.32
|
0.03%
3115.26
|
0.01%
7936.51
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.6%
·
公平:
167.93
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大 2.5 45.87%
小 2.5 54.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
21.77%
平
26.86%
客 胜
51.38%
大小球 2.5
大 2.5
45.87%
小 2.5
54.13%
双方进球
是
48.26%
否
51.74%
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 | 2.03% 49.17 | 5.72% 17.49 | 92.25% 1.08 |
| -1.5 | 7.75% 12.9 | — | 92.25% 1.08 |
| -1.0 | 7.75% 12.9 | 14.85% 6.74 | 77.4% 1.29 |
| -0.5 | 22.6% 4.43 | — | 77.4% 1.29 |
| 0 (平手) | 22.6% 4.43 | 25.34% 3.95 | 52.06% 1.92 |
| +0.5 | 47.94% 2.09 | — | 52.06% 1.92 |
| +1.0 | 47.94% 2.09 | 24.8% 4.03 | 27.26% 3.67 |
| +1.5 | 72.74% 1.37 | — | 27.26% 3.67 |
| +2.0 | 72.74% 1.37 | 15.95% 6.27 | 11.32% 8.84 |
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。
