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
51.65%
公平赔率
1.94
平
26.31%
公平赔率
3.8
客 胜
22.04%
公平赔率
4.54
最可能比分
1 - 0
概率 12.03%
公平赔率 8.31
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 | 1.94 | — | |
| 平 | 3.8 | — | |
| 客 胜 | 4.54 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.03% | 8.31 |
| 2 | 1-1 | 11.79% | 8.48 |
| 3 | 2-0 | 9.75% | 10.26 |
| 4 | 2-1 | 9.55% | 10.47 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 7.28% | 13.74 |
| 7 | 1-2 | 5.78% | 17.31 |
| 8 | 3-0 | 5.26% | 19.0 |
| 9 | 3-1 | 5.16% | 19.39 |
| 10 | 2-2 | 4.68% | 21.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.28%
13.74
|
3.57%
28.04
|
1.17%
85.83
|
0.29%
350.39
|
0.06%
1788.91
|
| 1 |
12.03%
8.31
|
11.79%
8.48
|
5.78%
17.31
|
1.89%
52.98
|
0.46%
216.26
|
0.09%
1103.75
|
| 2 |
9.75%
10.26
|
9.55%
10.47
|
4.68%
21.37
|
1.53%
65.41
|
0.37%
266.95
|
0.07%
1362.4
|
| 3 |
5.26%
19.0
|
5.16%
19.39
|
2.53%
39.57
|
0.83%
121.12
|
0.2%
494.32
|
0.04%
2525.25
|
| 4 |
2.13%
46.92
|
2.09%
47.87
|
1.02%
97.7
|
0.33%
299.04
|
0.08%
1221.0
|
0.02%
6211.18
|
| 5 |
0.69%
144.8
|
0.68%
147.75
|
0.33%
301.57
|
0.11%
923.36
|
0.03%
3773.58
|
0.01%
19230.77
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.69%
·
公平:
144.24
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.65%
平
26.31%
客 胜
22.04%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
50.11%
否
49.89%
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 | 11.81% 8.47 | 16.04% 6.23 | 72.14% 1.39 |
| -1.5 | 27.86% 3.59 | — | 72.14% 1.39 |
| -1.0 | 27.86% 3.59 | 24.47% 4.09 | 47.67% 2.1 |
| -0.5 | 52.33% 1.91 | — | 47.67% 2.1 |
| 0 (平手) | 52.33% 1.91 | 24.81% 4.03 | 22.86% 4.37 |
| +0.5 | 77.14% 1.3 | — | 22.86% 4.37 |
| +1.0 | 77.14% 1.3 | 14.8% 6.75 | 8.05% 12.42 |
| +1.5 | 91.95% 1.09 | — | 8.05% 12.42 |
| +2.0 | 91.95% 1.09 | 5.87% 17.03 | 2.18% 45.82 |
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。
