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
15.04%
公平赔率
6.65
平
19.97%
公平赔率
5.01
客 胜
64.99%
公平赔率
1.54
最可能比分
1 - 2
概率 9.77%
公平赔率 10.24
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 | 6.65 | — | |
| 平 | 5.01 | — | |
| 客 胜 | 1.54 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 9.77% | 10.24 |
| 2 | 0-2 | 9.57% | 10.44 |
| 3 | 1-1 | 8.53% | 11.72 |
| 4 | 0-1 | 8.36% | 11.96 |
| 5 | 1-3 | 7.46% | 13.41 |
| 6 | 0-3 | 7.31% | 13.68 |
| 7 | 2-2 | 4.98% | 20.08 |
| 8 | 2-1 | 4.35% | 22.99 |
| 9 | 1-4 | 4.27% | 23.43 |
| 10 | 0-4 | 4.18% | 23.9 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.38
|
8.36%
11.96
|
9.57%
10.44
|
7.31%
13.68
|
4.18%
23.9
|
1.92%
52.18
|
| 1 |
3.72%
26.85
|
8.53%
11.72
|
9.77%
10.24
|
7.46%
13.41
|
4.27%
23.43
|
1.95%
51.16
|
| 2 |
1.9%
52.64
|
4.35%
22.99
|
4.98%
20.08
|
3.8%
26.3
|
2.18%
45.94
|
1.0%
100.31
|
| 3 |
0.65%
154.82
|
1.48%
67.61
|
1.69%
59.05
|
1.29%
77.36
|
0.74%
135.12
|
0.34%
294.99
|
| 4 |
0.16%
607.16
|
0.38%
265.11
|
0.43%
231.59
|
0.33%
303.4
|
0.19%
529.94
|
0.09%
1157.41
|
| 5 |
0.03%
2976.19
|
0.08%
1300.39
|
0.09%
1135.07
|
0.07%
1488.1
|
0.04%
2597.4
|
0.02%
5681.82
|
其他比分(任一方 6 球及以上)
3.01%
·
公平:
33.27
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
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 | 3.65% | 27.38 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大 2.5 64.25%
小 2.5 35.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
15.04%
平
19.97%
客 胜
64.99%
大小球 2.5
大 2.5
64.25%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
57.46%
否
42.54%
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 | 1.44% 69.43 | 3.88% 25.74 | 94.67% 1.06 |
| -1.5 | 5.32% 18.78 | — | 94.67% 1.06 |
| -1.0 | 5.32% 18.78 | 10.14% 9.86 | 84.53% 1.18 |
| -0.5 | 15.46% 6.47 | — | 84.53% 1.18 |
| 0 (平手) | 15.46% 6.47 | 18.66% 5.36 | 65.87% 1.52 |
| +0.5 | 34.13% 2.93 | — | 65.87% 1.52 |
| +1.0 | 34.13% 2.93 | 22.76% 4.39 | 43.11% 2.32 |
| +1.5 | 56.89% 1.76 | — | 43.11% 2.32 |
| +2.0 | 56.89% 1.76 | 19.58% 5.11 | 23.53% 4.25 |
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。