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
11.69%
公平赔率
8.55
平
19.02%
公平赔率
5.26
客 胜
69.29%
公平赔率
1.44
最可能比分
0 - 2
概率 11.58%
公平赔率 8.64
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 | 8.55 | — | |
| 平 | 5.26 | — | |
| 客 胜 | 1.44 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-2 | 11.58% | 8.64 |
| 2 | 0-1 | 10.11% | 9.89 |
| 3 | 1-2 | 9.61% | 10.41 |
| 4 | 0-3 | 8.84% | 11.31 |
| 5 | 1-1 | 8.39% | 11.91 |
| 6 | 1-3 | 7.34% | 13.63 |
| 7 | 0-4 | 5.06% | 19.76 |
| 8 | 0-0 | 4.42% | 22.65 |
| 9 | 1-4 | 4.2% | 23.81 |
| 10 | 2-2 | 3.99% | 25.07 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.42%
22.65
|
10.11%
9.89
|
11.58%
8.64
|
8.84%
11.31
|
5.06%
19.76
|
2.32%
43.15
|
| 1 |
3.67%
27.28
|
8.39%
11.91
|
9.61%
10.41
|
7.34%
13.63
|
4.2%
23.81
|
1.92%
51.99
|
| 2 |
1.52%
65.75
|
3.48%
28.71
|
3.99%
25.07
|
3.04%
32.85
|
1.74%
57.38
|
0.8%
125.28
|
| 3 |
0.42%
237.64
|
0.96%
103.77
|
1.1%
90.63
|
0.84%
118.72
|
0.48%
207.38
|
0.22%
452.9
|
| 4 |
0.09%
1145.48
|
0.2%
500.0
|
0.23%
436.68
|
0.17%
572.08
|
0.1%
999.0
|
0.05%
2183.41
|
| 5 |
0.01%
6896.55
|
0.03%
3012.05
|
0.04%
2631.58
|
0.03%
3448.28
|
0.02%
6024.1
|
0.01%
13157.89
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.96%
·
公平:
33.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.87% | 10.13% |
| 1.5 | 66.68% | 33.32% |
| 2.5 | 40.13% | 59.87% |
| 3.5 | 19.86% | 80.14% |
| 4.5 | 8.26% | 91.74% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.42% | 22.65 |
| 1 | 13.78% | 7.26 |
| 2 | 21.49% | 4.65 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 17.43% | 5.74 |
| 5+ | 20.53% | 4.87 |
|
大 2.5 60.31%
小 2.5 39.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
11.69%
平
19.02%
客 胜
69.29%
大小球 2.5
大 2.5
60.31%
小 2.5
39.68%
双方进球
是
50.68%
否
49.32%
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 | 0.81% 123.14 | 2.75% 36.43 | 96.44% 1.04 |
| -1.5 | 3.56% 28.11 | — | 96.44% 1.04 |
| -1.0 | 3.56% 28.11 | 8.44% 11.84 | 88.0% 1.14 |
| -0.5 | 12.0% 8.33 | — | 88.0% 1.14 |
| 0 (平手) | 12.0% 8.33 | 17.75% 5.63 | 70.25% 1.42 |
| +0.5 | 29.75% 3.36 | — | 70.25% 1.42 |
| +1.0 | 29.75% 3.36 | 23.3% 4.29 | 46.95% 2.13 |
| +1.5 | 53.05% 1.89 | — | 46.95% 2.13 |
| +2.0 | 53.05% 1.89 | 20.9% 4.79 | 26.06% 3.84 |
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。
