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
49.73%
公平赔率
2.01
平
26.8%
公平赔率
3.73
客 胜
23.48%
公平赔率
4.26
最可能比分
1 - 1
概率 12.02%
公平赔率 8.32
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 | 2.01 | — | |
| 平 | 3.73 | — | |
| 客 胜 | 4.26 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.02% | 8.32 |
| 2 | 1-0 | 11.9% | 8.41 |
| 3 | 2-1 | 9.43% | 10.6 |
| 4 | 2-0 | 9.34% | 10.71 |
| 5 | 0-1 | 7.65% | 13.07 |
| 6 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 7 | 1-2 | 6.07% | 16.48 |
| 8 | 3-1 | 4.94% | 20.26 |
| 9 | 3-0 | 4.89% | 20.46 |
| 10 | 2-2 | 4.76% | 20.99 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
7.65%
13.07
|
3.86%
25.87
|
1.3%
76.85
|
0.33%
304.41
|
0.07%
1506.02
|
| 1 |
11.9%
8.41
|
12.02%
8.32
|
6.07%
16.48
|
2.04%
48.95
|
0.52%
193.87
|
0.1%
959.69
|
| 2 |
9.34%
10.71
|
9.43%
10.6
|
4.76%
20.99
|
1.6%
62.36
|
0.4%
246.97
|
0.08%
1222.49
|
| 3 |
4.89%
20.46
|
4.94%
20.26
|
2.49%
40.12
|
0.84%
119.16
|
0.21%
471.92
|
0.04%
2336.45
|
| 4 |
1.92%
52.13
|
1.94%
51.62
|
0.98%
102.21
|
0.33%
303.58
|
0.08%
1201.92
|
0.02%
5952.38
|
| 5 |
0.6%
166.03
|
0.61%
164.37
|
0.31%
325.52
|
0.1%
967.12
|
0.03%
3831.42
|
0.01%
18867.92
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.61%
·
公平:
162.63
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大 2.5 47.65%
小 2.5 52.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.73%
平
26.80%
客 胜
23.48%
大小球 2.5
大 2.5
47.65%
小 2.5
52.35%
双方进球
是
50.35%
否
49.65%
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 | 10.8% 9.26 | 15.36% 6.51 | 73.83% 1.35 |
| -1.5 | 26.17% 3.82 | — | 73.83% 1.35 |
| -1.0 | 26.17% 3.82 | 24.18% 4.14 | 49.65% 2.01 |
| -0.5 | 50.35% 1.99 | — | 49.65% 2.01 |
| 0 (平手) | 50.35% 1.99 | 25.28% 3.96 | 24.37% 4.1 |
| +0.5 | 75.63% 1.32 | — | 24.37% 4.1 |
| +1.0 | 75.63% 1.32 | 15.55% 6.43 | 8.81% 11.34 |
| +1.5 | 91.19% 1.1 | — | 8.81% 11.34 |
| +2.0 | 91.19% 1.1 | 6.36% 15.73 | 2.46% 40.71 |
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。
