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
33.04%
公平赔率
3.03
平
31.98%
公平赔率
3.13
客 胜
34.99%
公平赔率
2.86
最可能比分
1 - 1
概率 13.52%
公平赔率 7.39
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 | 3.03 | — | |
| 平 | 3.13 | — | |
| 客 胜 | 2.86 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.52% | 7.39 |
| 2 | 0-1 | 13.26% | 7.54 |
| 3 | 1-0 | 13.13% | 7.62 |
| 4 | 0-0 | 12.87% | 7.77 |
| 5 | 1-2 | 6.97% | 14.36 |
| 6 | 2-1 | 6.9% | 14.5 |
| 7 | 0-2 | 6.83% | 14.64 |
| 8 | 2-0 | 6.7% | 14.93 |
| 9 | 2-2 | 3.55% | 28.15 |
| 10 | 1-3 | 2.39% | 41.82 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.87%
7.77
|
13.26%
7.54
|
6.83%
14.64
|
2.34%
42.65
|
0.6%
165.65
|
0.12%
803.86
|
| 1 |
13.13%
7.62
|
13.52%
7.39
|
6.97%
14.36
|
2.39%
41.82
|
0.62%
162.39
|
0.13%
788.02
|
| 2 |
6.7%
14.93
|
6.9%
14.5
|
3.55%
28.15
|
1.22%
81.99
|
0.31%
318.37
|
0.06%
1545.6
|
| 3 |
2.28%
43.92
|
2.35%
42.64
|
1.21%
82.8
|
0.41%
241.14
|
0.11%
936.33
|
0.02%
4545.45
|
| 4 |
0.58%
172.24
|
0.6%
167.22
|
0.31%
324.68
|
0.11%
946.07
|
0.03%
3676.47
|
0.01%
17857.14
|
| 5 |
0.12%
844.59
|
0.12%
819.67
|
0.06%
1592.36
|
0.02%
4629.63
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.14%
·
公平:
740.74
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.87% | 7.77 |
| 1 | 26.39% | 3.79 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 18.48% | 5.41 |
| 4 | 9.47% | 10.56 |
| 5+ | 5.73% | 17.46 |
|
大 2.5 33.69%
小 2.5 66.31%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.04%
平
31.98%
客 胜
34.99%
大小球 2.5
大 2.5
33.69%
小 2.5
66.31%
双方进球
是
41.11%
否
58.89%
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 | 3.82% 26.15 | 9.37% 10.67 | 86.8% 1.15 |
| -1.5 | 13.2% 7.58 | — | 86.8% 1.15 |
| -1.0 | 13.2% 7.58 | 21.35% 4.68 | 65.46% 1.53 |
| -0.5 | 34.54% 2.89 | — | 65.46% 1.53 |
| 0 (平手) | 34.54% 2.89 | 30.39% 3.29 | 35.06% 2.85 |
| +0.5 | 64.94% 1.54 | — | 35.06% 2.85 |
| +1.0 | 64.94% 1.54 | 21.56% 4.64 | 13.51% 7.4 |
| +1.5 | 86.49% 1.16 | — | 13.51% 7.4 |
| +2.0 | 86.49% 1.16 | 9.56% 10.46 | 3.95% 25.33 |
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。
