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
19.31%
公平赔率
5.18
平
26.64%
公平赔率
3.75
客 胜
54.05%
公平赔率
1.85
最可能比分
0 - 1
概率 13.86%
公平赔率 7.22
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 | 5.18 | — | |
| 平 | 3.75 | — | |
| 客 胜 | 1.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.86% | 7.22 |
| 2 | 1-1 | 11.78% | 8.49 |
| 3 | 0-2 | 11.02% | 9.08 |
| 4 | 1-2 | 9.36% | 10.68 |
| 5 | 0-0 | 8.72% | 11.47 |
| 6 | 1-0 | 7.41% | 13.5 |
| 7 | 0-3 | 5.84% | 17.13 |
| 8 | 2-1 | 5.01% | 19.97 |
| 9 | 1-3 | 4.96% | 20.15 |
| 10 | 2-2 | 3.98% | 25.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.72%
11.47
|
13.86%
7.22
|
11.02%
9.08
|
5.84%
17.13
|
2.32%
43.08
|
0.74%
135.48
|
| 1 |
7.41%
13.5
|
11.78%
8.49
|
9.36%
10.68
|
4.96%
20.15
|
1.97%
50.68
|
0.63%
159.39
|
| 2 |
3.15%
31.76
|
5.01%
19.97
|
3.98%
25.12
|
2.11%
47.4
|
0.84%
119.26
|
0.27%
375.09
|
| 3 |
0.89%
112.1
|
1.42%
70.5
|
1.13%
88.68
|
0.6%
167.31
|
0.24%
420.88
|
0.08%
1324.5
|
| 4 |
0.19%
527.43
|
0.3%
331.79
|
0.24%
417.36
|
0.13%
787.4
|
0.05%
1980.2
|
0.02%
6211.18
|
| 5 |
0.03%
3105.59
|
0.05%
1953.12
|
0.04%
2457.0
|
0.02%
4629.63
|
0.01%
11627.91
|
0.0%
37037.04
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.61%
·
公平:
163.43
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.72% | 11.47 |
| 1 | 21.27% | 4.70 |
| 2 | 25.95% | 3.85 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 12.87% | 7.77 |
| 5+ | 10.10% | 9.91 |
|
大 2.5 44.07%
小 2.5 55.93%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
19.31%
平
26.64%
客 胜
54.05%
大小球 2.5
大 2.5
44.07%
小 2.5
55.93%
双方进球
是
45.58%
否
54.42%
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 | 1.53% 65.32 | 4.83% 20.71 | 93.64% 1.07 |
| -1.5 | 6.36% 15.72 | — | 93.64% 1.07 |
| -1.0 | 6.36% 15.72 | 13.68% 7.31 | 79.96% 1.25 |
| -0.5 | 20.04% 4.99 | — | 79.96% 1.25 |
| 0 (平手) | 20.04% 4.99 | 25.13% 3.98 | 54.83% 1.82 |
| +0.5 | 45.17% 2.21 | — | 54.83% 1.82 |
| +1.0 | 45.17% 2.21 | 25.59% 3.91 | 29.25% 3.42 |
| +1.5 | 70.75% 1.41 | — | 29.25% 3.42 |
| +2.0 | 70.75% 1.41 | 16.9% 5.92 | 12.35% 8.1 |
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。
