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
48.31%
公平赔率
2.07
平
26.93%
公平赔率
3.71
客 胜
24.76%
公平赔率
4.04
最可能比分
1 - 1
概率 12.09%
公平赔率 8.27
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 | 2.07 | — | |
| 平 | 3.71 | — | |
| 客 胜 | 4.04 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 1-0 | 11.51% | 8.69 |
| 3 | 2-1 | 9.37% | 10.67 |
| 4 | 2-0 | 8.92% | 11.21 |
| 5 | 0-1 | 7.8% | 12.82 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.35% | 15.76 |
| 8 | 2-2 | 4.92% | 20.33 |
| 9 | 3-1 | 4.84% | 20.66 |
| 10 | 3-0 | 4.61% | 21.69 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.8%
12.82
|
4.09%
24.42
|
1.43%
69.78
|
0.38%
265.82
|
0.08%
1265.82
|
| 1 |
11.51%
8.69
|
12.09%
8.27
|
6.35%
15.76
|
2.22%
45.02
|
0.58%
171.5
|
0.12%
816.99
|
| 2 |
8.92%
11.21
|
9.37%
10.67
|
4.92%
20.33
|
1.72%
58.09
|
0.45%
221.29
|
0.09%
1053.74
|
| 3 |
4.61%
21.69
|
4.84%
20.66
|
2.54%
39.35
|
0.89%
112.44
|
0.23%
428.27
|
0.05%
2040.82
|
| 4 |
1.79%
55.98
|
1.88%
53.32
|
0.98%
101.55
|
0.34%
290.19
|
0.09%
1104.97
|
0.02%
5263.16
|
| 5 |
0.55%
180.6
|
0.58%
172.0
|
0.31%
327.55
|
0.11%
936.33
|
0.03%
3571.43
|
0.01%
16949.15
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.6%
·
公平:
167.67
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
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
48.31%
平
26.93%
客 胜
24.76%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.21%
否
48.79%
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 | 10.22% 9.78 | 14.86% 6.73 | 74.92% 1.33 |
| -1.5 | 25.08% 3.99 | — | 74.92% 1.33 |
| -1.0 | 25.08% 3.99 | 23.8% 4.2 | 51.12% 1.96 |
| -0.5 | 48.88% 2.05 | — | 51.12% 1.96 |
| 0 (平手) | 48.88% 2.05 | 25.42% 3.93 | 25.7% 3.89 |
| +0.5 | 74.3% 1.35 | — | 25.7% 3.89 |
| +1.0 | 74.3% 1.35 | 16.12% 6.2 | 9.58% 10.44 |
| +1.5 | 90.42% 1.11 | — | 9.58% 10.44 |
| +2.0 | 90.42% 1.11 | 6.82% 14.66 | 2.76% 36.23 |
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。
