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
42.24%
公平赔率
2.37
平
28.92%
公平赔率
3.46
客 胜
28.84%
公平赔率
3.47
最可能比分
1 - 1
概率 12.91%
公平赔率 7.75
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 | 2.37 | — | |
| 平 | 3.46 | — | |
| 客 胜 | 3.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.91% | 7.75 |
| 2 | 1-0 | 12.07% | 8.29 |
| 3 | 0-1 | 9.71% | 10.3 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.59% | 11.65 |
| 6 | 2-0 | 8.02% | 12.46 |
| 7 | 1-2 | 6.91% | 14.48 |
| 8 | 0-2 | 5.19% | 19.26 |
| 9 | 2-2 | 4.59% | 21.77 |
| 10 | 3-1 | 3.81% | 26.27 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.71%
10.3
|
5.19%
19.26
|
1.85%
53.99
|
0.5%
201.82
|
0.11%
943.4
|
| 1 |
12.07%
8.29
|
12.91%
7.75
|
6.91%
14.48
|
2.46%
40.59
|
0.66%
151.75
|
0.14%
709.22
|
| 2 |
8.02%
12.46
|
8.59%
11.65
|
4.59%
21.77
|
1.64%
61.04
|
0.44%
228.21
|
0.09%
1066.1
|
| 3 |
3.56%
28.11
|
3.81%
26.27
|
2.04%
49.11
|
0.73%
137.68
|
0.19%
514.67
|
0.04%
2403.85
|
| 4 |
1.18%
84.55
|
1.27%
79.02
|
0.68%
147.69
|
0.24%
414.08
|
0.06%
1547.99
|
0.01%
7246.38
|
| 5 |
0.31%
317.86
|
0.34%
297.09
|
0.18%
555.25
|
0.06%
1557.63
|
0.02%
5813.95
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.33%
·
公平:
300.21
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.24%
平
28.92%
客 胜
28.84%
大小球 2.5
大 2.5
43.03%
小 2.5
56.97%
双方进球
是
48.32%
否
51.68%
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 | 7.08% 14.12 | 12.57% 7.95 | 80.34% 1.24 |
| -1.5 | 19.66% 5.09 | — | 80.34% 1.24 |
| -1.0 | 19.66% 5.09 | 22.95% 4.36 | 57.4% 1.74 |
| -0.5 | 42.6% 2.35 | — | 57.4% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.6% 2.35 | 27.37% 3.65 | 30.03% 3.33 |
| +0.5 | 69.97% 1.43 | — | 30.03% 3.33 |
| +1.0 | 69.97% 1.43 | 18.46% 5.42 | 11.57% 8.65 |
| +1.5 | 88.43% 1.13 | — | 11.57% 8.65 |
| +2.0 | 88.43% 1.13 | 8.14% 12.29 | 3.43% 29.17 |
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。
