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
49.26%
公平赔率
2.03
平
26.77%
公平赔率
3.74
客 胜
23.97%
公平赔率
4.17
最可能比分
1 - 1
概率 12.01%
公平赔率 8.33
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 | 2.03 | — | |
| 平 | 3.74 | — | |
| 客 胜 | 4.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.01% | 8.33 |
| 2 | 1-0 | 11.66% | 8.58 |
| 3 | 2-1 | 9.43% | 10.61 |
| 4 | 2-0 | 9.15% | 10.92 |
| 5 | 0-1 | 7.65% | 13.07 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.19% | 16.17 |
| 8 | 3-1 | 4.93% | 20.27 |
| 9 | 2-2 | 4.86% | 20.59 |
| 10 | 3-0 | 4.79% | 20.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.65%
13.07
|
3.94%
25.38
|
1.35%
73.93
|
0.35%
287.11
|
0.07%
1392.76
|
| 1 |
11.66%
8.58
|
12.01%
8.33
|
6.19%
16.17
|
2.12%
47.09
|
0.55%
182.85
|
0.11%
887.31
|
| 2 |
9.15%
10.92
|
9.43%
10.61
|
4.86%
20.59
|
1.67%
59.98
|
0.43%
232.94
|
0.09%
1131.22
|
| 3 |
4.79%
20.87
|
4.93%
20.27
|
2.54%
39.35
|
0.87%
114.61
|
0.22%
445.04
|
0.05%
2159.83
|
| 4 |
1.88%
53.18
|
1.94%
51.63
|
1.0%
100.26
|
0.34%
292.06
|
0.09%
1133.79
|
0.02%
5494.51
|
| 5 |
0.59%
169.38
|
0.61%
164.45
|
0.31%
319.28
|
0.11%
930.23
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
17543.86
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.62%
·
公平:
161.0
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.26%
平
26.77%
客 胜
23.97%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
50.92%
否
49.08%
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 | 10.66% 9.38 | 15.2% 6.58 | 74.14% 1.35 |
| -1.5 | 25.86% 3.87 | — | 74.14% 1.35 |
| -1.0 | 25.86% 3.87 | 24.0% 4.17 | 50.13% 1.99 |
| -0.5 | 49.87% 2.01 | — | 50.13% 1.99 |
| 0 (平手) | 49.87% 2.01 | 25.26% 3.96 | 24.87% 4.02 |
| +0.5 | 75.13% 1.33 | — | 24.87% 4.02 |
| +1.0 | 75.13% 1.33 | 15.75% 6.35 | 9.13% 10.96 |
| +1.5 | 90.87% 1.1 | — | 9.13% 10.96 |
| +2.0 | 90.87% 1.1 | 6.54% 15.28 | 2.59% 38.68 |
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。
