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
37.91%
公平赔率
2.64
平
30.34%
公平赔率
3.3
客 胜
31.75%
公平赔率
3.15
最可能比分
1 - 1
概率 13.33%
公平赔率 7.5
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 | 2.64 | — | |
| 平 | 3.3 | — | |
| 客 胜 | 3.15 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.33% | 7.5 |
| 2 | 1-0 | 12.46% | 8.03 |
| 3 | 0-1 | 11.39% | 8.78 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 2-1 | 7.8% | 12.83 |
| 6 | 2-0 | 7.29% | 13.72 |
| 7 | 1-2 | 7.13% | 14.02 |
| 8 | 0-2 | 6.09% | 16.41 |
| 9 | 2-2 | 4.17% | 23.97 |
| 10 | 3-1 | 3.04% | 32.89 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
11.39%
8.78
|
6.09%
16.41
|
2.17%
46.01
|
0.58%
172.0
|
0.12%
803.86
|
| 1 |
12.46%
8.03
|
13.33%
7.5
|
7.13%
14.02
|
2.54%
39.32
|
0.68%
146.99
|
0.15%
686.81
|
| 2 |
7.29%
13.72
|
7.8%
12.83
|
4.17%
23.97
|
1.49%
67.22
|
0.4%
251.26
|
0.09%
1173.71
|
| 3 |
2.84%
35.19
|
3.04%
32.89
|
1.63%
61.47
|
0.58%
172.35
|
0.16%
644.33
|
0.03%
3012.05
|
| 4 |
0.83%
120.31
|
0.89%
112.44
|
0.48%
210.17
|
0.17%
589.28
|
0.05%
2202.64
|
0.01%
10309.28
|
| 5 |
0.19%
514.14
|
0.21%
480.54
|
0.11%
898.47
|
0.04%
2518.89
|
0.01%
9433.96
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.22%
·
公平:
462.53
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大 2.5 38.8%
小 2.5 61.2%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.91%
平
30.34%
客 胜
31.75%
大小球 2.5
大 2.5
38.8%
小 2.5
61.2%
双方进球
是
45.31%
否
54.69%
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 | 5.21% 19.21 | 10.84% 9.22 | 83.95% 1.19 |
| -1.5 | 16.05% 6.23 | — | 83.95% 1.19 |
| -1.0 | 16.05% 6.23 | 22.06% 4.53 | 61.89% 1.62 |
| -0.5 | 38.11% 2.62 | — | 61.89% 1.62 |
| 0 (平手) | 38.11% 2.62 | 28.77% 3.48 | 33.12% 3.02 |
| +0.5 | 66.88% 1.5 | — | 33.12% 3.02 |
| +1.0 | 66.88% 1.5 | 20.17% 4.96 | 12.94% 7.73 |
| +1.5 | 87.06% 1.15 | — | 12.94% 7.73 |
| +2.0 | 87.06% 1.15 | 9.07% 11.02 | 3.87% 25.82 |
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。
