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
52.85%
公平赔率
1.89
平
25.51%
公平赔率
3.92
客 胜
21.64%
公平赔率
4.62
最可能比分
1 - 1
概率 11.42%
公平赔率 8.75
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 | 1.89 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 4.62 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.75 |
| 2 | 1-0 | 11.31% | 8.84 |
| 3 | 2-1 | 9.71% | 10.3 |
| 4 | 2-0 | 9.61% | 10.4 |
| 5 | 0-1 | 6.72% | 14.88 |
| 6 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 7 | 1-2 | 5.77% | 17.33 |
| 8 | 3-1 | 5.5% | 18.17 |
| 9 | 3-0 | 5.45% | 18.35 |
| 10 | 2-2 | 4.9% | 20.39 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
6.72%
14.88
|
3.39%
29.47
|
1.14%
87.52
|
0.29%
346.62
|
0.06%
1715.27
|
| 1 |
11.31%
8.84
|
11.42%
8.75
|
5.77%
17.33
|
1.94%
51.49
|
0.49%
203.92
|
0.1%
1009.08
|
| 2 |
9.61%
10.4
|
9.71%
10.3
|
4.9%
20.39
|
1.65%
60.57
|
0.42%
239.87
|
0.08%
1187.65
|
| 3 |
5.45%
18.35
|
5.5%
18.17
|
2.78%
35.99
|
0.94%
106.88
|
0.24%
423.37
|
0.05%
2096.44
|
| 4 |
2.32%
43.19
|
2.34%
42.76
|
1.18%
84.67
|
0.4%
251.51
|
0.1%
996.02
|
0.02%
4926.11
|
| 5 |
0.79%
127.02
|
0.8%
125.77
|
0.4%
249.07
|
0.14%
739.64
|
0.03%
2932.55
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.86%
·
公平:
116.02
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
52.85%
平
25.51%
客 胜
21.64%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
51.96%
否
48.04%
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 | 12.87% 7.77 | 16.44% 6.08 | 70.68% 1.41 |
| -1.5 | 29.32% 3.41 | — | 70.68% 1.41 |
| -1.0 | 29.32% 3.41 | 24.23% 4.13 | 46.45% 2.15 |
| -0.5 | 53.55% 1.87 | — | 46.45% 2.15 |
| 0 (平手) | 53.55% 1.87 | 24.03% 4.16 | 22.42% 4.46 |
| +0.5 | 77.58% 1.29 | — | 22.42% 4.46 |
| +1.0 | 77.58% 1.29 | 14.4% 6.95 | 8.02% 12.46 |
| +1.5 | 91.98% 1.09 | — | 8.02% 12.46 |
| +2.0 | 91.98% 1.09 | 5.8% 17.23 | 2.22% 45.04 |
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。
