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
59.71%
公平赔率
1.67
平
22.5%
公平赔率
4.44
客 胜
17.79%
公平赔率
5.62
最可能比分
2 - 1
概率 9.96%
公平赔率 10.04
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 | 1.67 | — | |
| 平 | 4.44 | — | |
| 客 胜 | 5.62 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.96% | 10.04 |
| 2 | 1-1 | 9.91% | 10.09 |
| 3 | 2-0 | 9.86% | 10.14 |
| 4 | 1-0 | 9.81% | 10.19 |
| 5 | 3-1 | 6.67% | 14.99 |
| 6 | 3-0 | 6.6% | 15.14 |
| 7 | 2-2 | 5.03% | 19.89 |
| 8 | 1-2 | 5.0% | 19.99 |
| 9 | 0-1 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 0-0 | 4.88% | 20.49 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.88%
20.49
|
4.93%
20.29
|
2.49%
40.18
|
0.84%
119.33
|
0.21%
472.59
|
0.04%
2341.92
|
| 1 |
9.81%
10.19
|
9.91%
10.09
|
5.0%
19.99
|
1.68%
59.37
|
0.43%
235.13
|
0.09%
1164.14
|
| 2 |
9.86%
10.14
|
9.96%
10.04
|
5.03%
19.89
|
1.69%
59.07
|
0.43%
233.97
|
0.09%
1158.75
|
| 3 |
6.6%
15.14
|
6.67%
14.99
|
3.37%
29.68
|
1.13%
88.17
|
0.29%
349.16
|
0.06%
1730.1
|
| 4 |
3.32%
30.13
|
3.35%
29.83
|
1.69%
59.07
|
0.57%
175.47
|
0.14%
694.93
|
0.03%
3436.43
|
| 5 |
1.33%
74.95
|
1.35%
74.21
|
0.68%
146.95
|
0.23%
436.49
|
0.06%
1727.12
|
0.01%
8547.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.75%
·
公平:
57.03
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.6% | 13.4% |
| 1.5 | 59.67% | 40.33% |
| 2.5 | 32.6% | 67.4% |
| 3.5 | 14.47% | 85.53% |
| 4.5 | 5.36% | 94.64% |
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 | 4.88% | 20.49 |
| 1 | 14.74% | 6.79 |
| 2 | 22.25% | 4.49 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.91% | 5.91 |
| 5+ | 18.81% | 5.32 |
|
大 2.5 58.13%
小 2.5 41.87%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
59.71%
平
22.50%
客 胜
17.79%
大小球 2.5
大 2.5
58.13%
小 2.5
41.87%
双方进球
是
55.06%
否
44.94%
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 | 18.3% 5.46 | 18.47% 5.41 | 63.22% 1.58 |
| -1.5 | 36.78% 2.72 | — | 63.22% 1.58 |
| -1.0 | 36.78% 2.72 | 23.77% 4.21 | 39.46% 2.53 |
| -0.5 | 60.54% 1.65 | — | 39.46% 2.53 |
| 0 (平手) | 60.54% 1.65 | 21.11% 4.74 | 18.35% 5.45 |
| +0.5 | 81.65% 1.22 | — | 18.35% 5.45 |
| +1.0 | 81.65% 1.22 | 11.94% 8.37 | 6.41% 15.61 |
| +1.5 | 93.59% 1.07 | — | 6.41% 15.61 |
| +2.0 | 93.59% 1.07 | 4.66% 21.44 | 1.74% 57.33 |
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。
