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
54.45%
公平赔率
1.84
平
24.56%
公平赔率
4.07
客 胜
20.99%
公平赔率
4.76
最可能比分
1 - 1
概率 10.94%
公平赔率 9.14
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 | 1.84 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 4.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.94% | 9.14 |
| 2 | 1-0 | 10.52% | 9.51 |
| 3 | 2-1 | 9.84% | 10.16 |
| 4 | 2-0 | 9.46% | 10.57 |
| 5 | 0-1 | 6.08% | 16.46 |
| 6 | 3-1 | 5.91% | 16.93 |
| 7 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 1-2 | 5.69% | 17.58 |
| 9 | 3-0 | 5.68% | 17.61 |
| 10 | 2-2 | 5.12% | 19.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
6.08%
16.46
|
3.16%
31.65
|
1.1%
91.29
|
0.28%
351.12
|
0.06%
1689.19
|
| 1 |
10.52%
9.51
|
10.94%
9.14
|
5.69%
17.58
|
1.97%
50.72
|
0.51%
195.08
|
0.11%
938.09
|
| 2 |
9.46%
10.57
|
9.84%
10.16
|
5.12%
19.54
|
1.77%
56.35
|
0.46%
216.73
|
0.1%
1041.67
|
| 3 |
5.68%
17.61
|
5.91%
16.93
|
3.07%
32.56
|
1.06%
93.92
|
0.28%
361.27
|
0.06%
1736.11
|
| 4 |
2.56%
39.13
|
2.66%
37.63
|
1.38%
72.36
|
0.48%
208.72
|
0.12%
802.57
|
0.03%
3861.0
|
| 5 |
0.92%
108.7
|
0.96%
104.52
|
0.5%
201.01
|
0.17%
579.71
|
0.04%
2232.14
|
0.01%
10752.69
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.11%
·
公平:
90.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.31 |
|
大 2.5 54.0%
小 2.5 46.0%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
54.45%
平
24.56%
客 胜
20.99%
大小球 2.5
大 2.5
54.0%
小 2.5
46.0%
双方进球
是
53.97%
否
46.03%
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 | 14.29% 7.0 | 16.94% 5.9 | 68.77% 1.45 |
| -1.5 | 31.23% 3.2 | — | 68.77% 1.45 |
| -1.0 | 31.23% 3.2 | 23.96% 4.17 | 44.82% 2.23 |
| -0.5 | 55.18% 1.81 | — | 44.82% 2.23 |
| 0 (平手) | 55.18% 1.81 | 23.1% 4.33 | 21.72% 4.6 |
| +0.5 | 78.28% 1.28 | — | 21.72% 4.6 |
| +1.0 | 78.28% 1.28 | 13.84% 7.22 | 7.88% 12.7 |
| +1.5 | 92.12% 1.09 | — | 7.88% 12.7 |
| +2.0 | 92.12% 1.09 | 5.65% 17.68 | 2.22% 45.04 |
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。
