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
32.02%
公平赔率
3.12
平
24.28%
公平赔率
4.12
客 胜
43.69%
公平赔率
2.29
最可能比分
1 - 1
概率 9.98%
公平赔率 10.02
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 | 3.12 | — | |
| 平 | 4.12 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 1-2 | 8.88% | 11.26 |
| 3 | 2-1 | 7.58% | 13.19 |
| 4 | 2-2 | 6.75% | 14.82 |
| 5 | 0-1 | 6.57% | 15.23 |
| 6 | 0-2 | 5.84% | 17.11 |
| 7 | 1-0 | 5.61% | 17.84 |
| 8 | 1-3 | 5.27% | 18.98 |
| 9 | 2-0 | 4.26% | 23.47 |
| 10 | 2-3 | 4.0% | 24.97 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.57%
15.23
|
5.84%
17.11
|
3.47%
28.84
|
1.54%
64.82
|
0.55%
182.08
|
| 1 |
5.61%
17.84
|
9.98%
10.02
|
8.88%
11.26
|
5.27%
18.98
|
2.34%
42.64
|
0.83%
119.79
|
| 2 |
4.26%
23.47
|
7.58%
13.19
|
6.75%
14.82
|
4.0%
24.97
|
1.78%
56.11
|
0.63%
157.6
|
| 3 |
2.16%
46.32
|
3.84%
26.02
|
3.42%
29.24
|
2.03%
49.28
|
0.9%
110.74
|
0.32%
311.04
|
| 4 |
0.82%
121.91
|
1.46%
68.48
|
1.3%
76.95
|
0.77%
129.68
|
0.34%
291.46
|
0.12%
818.33
|
| 5 |
0.25%
400.96
|
0.44%
225.28
|
0.4%
253.1
|
0.23%
426.62
|
0.1%
958.77
|
0.04%
2695.42
|
其他比分(任一方 6 球及以上)
1.46%
·
公平:
68.68
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.02%
平
24.28%
客 胜
43.69%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
64.95%
否
35.05%
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 | 5.96% 16.78 | 9.67% 10.35 | 84.37% 1.19 |
| -1.5 | 15.63% 6.4 | — | 84.37% 1.19 |
| -1.0 | 15.63% 6.4 | 17.5% 5.72 | 66.88% 1.5 |
| -0.5 | 33.12% 3.02 | — | 66.88% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.12% 3.02 | 22.83% 4.38 | 44.05% 2.27 |
| +0.5 | 55.95% 1.79 | — | 44.05% 2.27 |
| +1.0 | 55.95% 1.79 | 20.49% 4.88 | 23.56% 4.24 |
| +1.5 | 76.44% 1.31 | — | 23.56% 4.24 |
| +2.0 | 76.44% 1.31 | 13.26% 7.54 | 10.3% 9.7 |
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。