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
71.21%
公平赔率
1.4
平
16.95%
公平赔率
5.9
客 胜
11.84%
公平赔率
8.45
最可能比分
2 - 1
概率 9.15%
公平赔率 10.93
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 | 1.4 | — | |
| 平 | 5.9 | — | |
| 客 胜 | 8.45 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.15% | 10.93 |
| 2 | 2-0 | 9.06% | 11.04 |
| 3 | 3-1 | 8.05% | 12.42 |
| 4 | 3-0 | 7.97% | 12.55 |
| 5 | 1-1 | 6.93% | 14.43 |
| 6 | 1-0 | 6.86% | 14.57 |
| 7 | 4-1 | 5.31% | 18.82 |
| 8 | 4-0 | 5.26% | 19.01 |
| 9 | 2-2 | 4.62% | 21.64 |
| 10 | 3-2 | 4.07% | 24.6 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.6%
38.47
|
2.63%
38.09
|
1.33%
75.43
|
0.45%
224.01
|
0.11%
887.31
|
0.02%
4385.96
|
| 1 |
6.86%
14.57
|
6.93%
14.43
|
3.5%
28.57
|
1.18%
84.86
|
0.3%
336.13
|
0.06%
1663.89
|
| 2 |
9.06%
11.04
|
9.15%
10.93
|
4.62%
21.64
|
1.56%
64.29
|
0.39%
254.58
|
0.08%
1261.03
|
| 3 |
7.97%
12.55
|
8.05%
12.42
|
4.07%
24.6
|
1.37%
73.06
|
0.35%
289.35
|
0.07%
1432.66
|
| 4 |
5.26%
19.01
|
5.31%
18.82
|
2.68%
37.27
|
0.9%
110.69
|
0.23%
438.4
|
0.05%
2169.2
|
| 5 |
2.78%
36.0
|
2.81%
35.64
|
1.42%
70.58
|
0.48%
209.64
|
0.12%
830.56
|
0.02%
4115.23
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
5.25%
·
公平:
19.04
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 92.85% | 7.14% |
| 1.5 | 74.01% | 25.98% |
| 2.5 | 49.15% | 50.84% |
| 3.5 | 27.26% | 72.73% |
| 4.5 | 12.82% | 87.17% |
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 | 2.60% | 38.47 |
| 1 | 9.49% | 10.54 |
| 2 | 17.32% | 5.78 |
| 3 | 21.07% | 4.75 |
| 4 | 19.22% | 5.20 |
| 5+ | 30.31% | 3.30 |
|
大 2.5 70.59%
小 2.5 29.4%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
71.21%
平
16.95%
客 胜
11.84%
大小球 2.5
大 2.5
70.59%
小 2.5
29.4%
双方进球
是
59.03%
否
40.97%
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 | 30.67% 3.26 | 20.32% 4.92 | 49.0% 2.04 |
| -1.5 | 50.99% 1.96 | — | 49.0% 2.04 |
| -1.0 | 50.99% 1.96 | 21.11% 4.74 | 27.89% 3.59 |
| -0.5 | 72.1% 1.39 | — | 27.89% 3.59 |
| 0 (平手) | 72.1% 1.39 | 15.77% 6.34 | 12.12% 8.25 |
| +0.5 | 87.87% 1.14 | — | 12.12% 8.25 |
| +1.0 | 87.87% 1.14 | 8.08% 12.38 | 4.04% 24.75 |
| +1.5 | 95.95% 1.04 | — | 4.04% 24.75 |
| +2.0 | 95.95% 1.04 | 2.97% 33.62 | 1.07% 93.85 |
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。
