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
50.26%
公平赔率
1.99
平
26.17%
公平赔率
3.82
客 胜
23.57%
公平赔率
4.24
最可能比分
1 - 1
概率 11.73%
公平赔率 8.52
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 | 1.99 | — | |
| 平 | 3.82 | — | |
| 客 胜 | 4.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.73% | 8.52 |
| 2 | 1-0 | 11.18% | 8.95 |
| 3 | 2-1 | 9.56% | 10.46 |
| 4 | 2-0 | 9.11% | 10.98 |
| 5 | 0-1 | 7.2% | 13.89 |
| 6 | 0-0 | 6.86% | 14.59 |
| 7 | 1-2 | 6.16% | 16.23 |
| 8 | 3-1 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 2-2 | 5.02% | 19.92 |
| 10 | 3-0 | 4.95% | 20.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.86%
14.59
|
7.2%
13.89
|
3.78%
26.46
|
1.32%
75.6
|
0.35%
288.02
|
0.07%
1371.74
|
| 1 |
11.18%
8.95
|
11.73%
8.52
|
6.16%
16.23
|
2.16%
46.38
|
0.57%
176.68
|
0.12%
841.04
|
| 2 |
9.11%
10.98
|
9.56%
10.46
|
5.02%
19.92
|
1.76%
56.91
|
0.46%
216.78
|
0.1%
1031.99
|
| 3 |
4.95%
20.21
|
5.2%
19.24
|
2.73%
36.66
|
0.95%
104.73
|
0.25%
399.04
|
0.05%
1901.14
|
| 4 |
2.02%
49.59
|
2.12%
47.23
|
1.11%
89.95
|
0.39%
257.0
|
0.1%
979.43
|
0.02%
4672.9
|
| 5 |
0.66%
152.11
|
0.69%
144.86
|
0.36%
275.94
|
0.13%
788.64
|
0.03%
3003.0
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.73%
·
公平:
136.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 6.86% | 14.59 |
| 1 | 18.37% | 5.44 |
| 2 | 24.62% | 4.06 |
| 3 | 22.00% | 4.55 |
| 4 | 14.74% | 6.79 |
| 5+ | 13.41% | 7.46 |
|
大 2.5 50.15%
小 2.5 49.85%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.26%
平
26.17%
客 胜
23.57%
大小球 2.5
大 2.5
50.15%
小 2.5
49.85%
双方进球
是
52.27%
否
47.73%
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 | 11.44% 8.74 | 15.55% 6.43 | 73.01% 1.37 |
| -1.5 | 26.99% 3.7 | — | 73.01% 1.37 |
| -1.0 | 26.99% 3.7 | 23.89% 4.19 | 49.12% 2.04 |
| -0.5 | 50.88% 1.97 | — | 49.12% 2.04 |
| 0 (平手) | 50.88% 1.97 | 24.68% 4.05 | 24.44% 4.09 |
| +0.5 | 75.56% 1.32 | — | 24.44% 4.09 |
| +1.0 | 75.56% 1.32 | 15.39% 6.5 | 9.05% 11.05 |
| +1.5 | 90.95% 1.1 | — | 9.05% 11.05 |
| +2.0 | 90.95% 1.1 | 6.45% 15.5 | 2.6% 38.53 |
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。
