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
40.1%
公平赔率
2.49
平
29.64%
公平赔率
3.37
客 胜
30.26%
公平赔率
3.3
最可能比分
1 - 1
概率 13.14%
公平赔率 7.61
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 | 2.49 | — | |
| 平 | 3.37 | — | |
| 客 胜 | 3.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.14% | 7.61 |
| 2 | 1-0 | 12.28% | 8.14 |
| 3 | 0-1 | 10.52% | 9.51 |
| 4 | 0-0 | 9.83% | 10.18 |
| 5 | 2-1 | 8.22% | 12.17 |
| 6 | 2-0 | 7.68% | 13.02 |
| 7 | 1-2 | 7.03% | 14.22 |
| 8 | 0-2 | 5.63% | 17.78 |
| 9 | 2-2 | 4.4% | 22.75 |
| 10 | 3-1 | 3.42% | 29.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.83%
10.18
|
10.52%
9.51
|
5.63%
17.78
|
2.01%
49.84
|
0.54%
186.32
|
0.11%
870.32
|
| 1 |
12.28%
8.14
|
13.14%
7.61
|
7.03%
14.22
|
2.51%
39.87
|
0.67%
149.05
|
0.14%
696.38
|
| 2 |
7.68%
13.02
|
8.22%
12.17
|
4.4%
22.75
|
1.57%
63.79
|
0.42%
238.49
|
0.09%
1114.83
|
| 3 |
3.2%
31.26
|
3.42%
29.21
|
1.83%
54.61
|
0.65%
153.09
|
0.17%
572.41
|
0.04%
2673.8
|
| 4 |
1.0%
100.03
|
1.07%
93.48
|
0.57%
174.73
|
0.2%
489.96
|
0.05%
1831.5
|
0.01%
8547.01
|
| 5 |
0.25%
400.16
|
0.27%
373.97
|
0.14%
698.81
|
0.05%
1960.78
|
0.01%
7352.94
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.27%
·
公平:
373.69
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
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 | 9.83% | 10.18 |
| 1 | 22.80% | 4.39 |
| 2 | 26.45% | 3.78 |
| 3 | 20.45% | 4.89 |
| 4 | 11.86% | 8.43 |
| 5+ | 8.61% | 11.61 |
|
大 2.5 40.93%
小 2.5 59.07%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.10%
平
29.64%
客 胜
30.26%
大小球 2.5
大 2.5
40.93%
小 2.5
59.07%
双方进球
是
46.88%
否
53.12%
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 | 6.11% 16.37 | 11.73% 8.53 | 82.16% 1.22 |
| -1.5 | 17.84% 5.61 | — | 82.16% 1.22 |
| -1.0 | 17.84% 5.61 | 22.55% 4.43 | 59.62% 1.68 |
| -0.5 | 40.38% 2.48 | — | 59.62% 1.68 |
| 0 (平手) | 40.38% 2.48 | 28.08% 3.56 | 31.54% 3.17 |
| +0.5 | 68.46% 1.46 | — | 31.54% 3.17 |
| +1.0 | 68.46% 1.46 | 19.3% 5.18 | 12.24% 8.17 |
| +1.5 | 87.76% 1.14 | — | 12.24% 8.17 |
| +2.0 | 87.76% 1.14 | 8.59% 11.64 | 3.64% 27.45 |
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。
