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
13.76%
公平赔率
7.27
平
24.55%
公平赔率
4.07
客 胜
61.69%
公平赔率
1.62
最可能比分
0 - 1
概率 15.54%
公平赔率 6.44
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 | 7.27 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 1.62 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.54% | 6.44 |
| 2 | 0-2 | 13.44% | 7.44 |
| 3 | 1-1 | 10.57% | 9.46 |
| 4 | 1-2 | 9.14% | 10.94 |
| 5 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 6 | 0-3 | 7.75% | 12.9 |
| 7 | 1-0 | 6.11% | 16.37 |
| 8 | 1-3 | 5.27% | 18.97 |
| 9 | 2-1 | 3.59% | 27.84 |
| 10 | 0-4 | 3.35% | 29.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
15.54%
6.44
|
13.44%
7.44
|
7.75%
12.9
|
3.35%
29.83
|
1.16%
86.22
|
| 1 |
6.11%
16.37
|
10.57%
9.46
|
9.14%
10.94
|
5.27%
18.97
|
2.28%
43.87
|
0.79%
126.79
|
| 2 |
2.08%
48.16
|
3.59%
27.84
|
3.11%
32.18
|
1.79%
55.8
|
0.78%
129.03
|
0.27%
372.86
|
| 3 |
0.47%
212.45
|
0.81%
122.8
|
0.7%
141.96
|
0.41%
246.18
|
0.18%
569.15
|
0.06%
1644.74
|
| 4 |
0.08%
1250.0
|
0.14%
722.54
|
0.12%
835.42
|
0.07%
1449.28
|
0.03%
3344.48
|
0.01%
9708.74
|
| 5 |
0.01%
9174.31
|
0.02%
5319.15
|
0.02%
6134.97
|
0.01%
10638.3
|
0.0%
24390.24
|
0.0%
71428.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.87%
·
公平:
114.42
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.34% | 50.66% |
| 1.5 | 14.89% | 85.11% |
| 2.5 | 3.18% | 96.82% |
| 3.5 | 0.52% | 99.48% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大 2.5 43.29%
小 2.5 56.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
13.76%
平
24.55%
客 胜
61.69%
大小球 2.5
大 2.5
43.29%
小 2.5
56.71%
双方进球
是
40.59%
否
59.41%
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 | 0.74% 134.75 | 3.02% 33.11 | 96.24% 1.04 |
| -1.5 | 3.76% 26.58 | — | 96.24% 1.04 |
| -1.0 | 3.76% 26.58 | 10.48% 9.54 | 85.76% 1.17 |
| -0.5 | 14.24% 7.02 | — | 85.76% 1.17 |
| 0 (平手) | 14.24% 7.02 | 23.09% 4.33 | 62.67% 1.6 |
| +0.5 | 37.33% 2.68 | — | 62.67% 1.6 |
| +1.0 | 37.33% 2.68 | 26.66% 3.75 | 36.01% 2.78 |
| +1.5 | 63.99% 1.56 | — | 36.01% 2.78 |
| +2.0 | 63.99% 1.56 | 19.55% 5.12 | 16.46% 6.07 |
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。
