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
44.18%
公平赔率
2.26
平
28.71%
公平赔率
3.48
客 胜
27.11%
公平赔率
3.69
最可能比分
1 - 1
概率 12.8%
公平赔率 7.81
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 | 2.26 | — | |
| 平 | 3.48 | — | |
| 客 胜 | 3.69 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.8% | 7.81 |
| 2 | 1-0 | 12.43% | 8.05 |
| 3 | 0-1 | 9.34% | 10.7 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 6 | 2-0 | 8.51% | 11.75 |
| 7 | 1-2 | 6.59% | 15.17 |
| 8 | 0-2 | 4.81% | 20.78 |
| 9 | 2-2 | 4.52% | 22.14 |
| 10 | 3-1 | 4.0% | 24.97 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.34%
10.7
|
4.81%
20.78
|
1.65%
60.53
|
0.43%
235.07
|
0.09%
1141.55
|
| 1 |
12.43%
8.05
|
12.8%
7.81
|
6.59%
15.17
|
2.26%
44.18
|
0.58%
171.59
|
0.12%
832.64
|
| 2 |
8.51%
11.75
|
8.77%
11.4
|
4.52%
22.14
|
1.55%
64.5
|
0.4%
250.5
|
0.08%
1216.55
|
| 3 |
3.89%
25.72
|
4.0%
24.97
|
2.06%
48.49
|
0.71%
141.22
|
0.18%
548.55
|
0.04%
2659.57
|
| 4 |
1.33%
75.1
|
1.37%
72.91
|
0.71%
141.58
|
0.24%
412.37
|
0.06%
1602.56
|
0.01%
7751.94
|
| 5 |
0.36%
274.05
|
0.38%
266.1
|
0.19%
516.8
|
0.07%
1506.02
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
28571.43
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.36%
·
公平:
279.8
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
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 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.18%
平
28.71%
客 胜
27.11%
大小球 2.5
大 2.5
43.03%
小 2.5
56.97%
双方进球
是
47.96%
否
52.04%
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 | 7.81% 12.81 | 13.29% 7.52 | 78.9% 1.27 |
| -1.5 | 21.1% 4.74 | — | 78.9% 1.27 |
| -1.0 | 21.1% 4.74 | 23.52% 4.25 | 55.38% 1.81 |
| -0.5 | 44.62% 2.24 | — | 55.38% 1.81 |
| 0 (平手) | 44.62% 2.24 | 27.16% 3.68 | 28.21% 3.54 |
| +0.5 | 71.79% 1.39 | — | 28.21% 3.54 |
| +1.0 | 71.79% 1.39 | 17.68% 5.66 | 10.53% 9.5 |
| +1.5 | 89.47% 1.12 | — | 10.53% 9.5 |
| +2.0 | 89.47% 1.12 | 7.51% 13.31 | 3.02% 33.15 |
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。
