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
47.36%
公平赔率
2.11
平
27.09%
公平赔率
3.69
客 胜
25.56%
公平赔率
3.91
最可能比分
1 - 1
概率 12.16%
公平赔率 8.22
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 | 2.11 | — | |
| 平 | 3.69 | — | |
| 客 胜 | 3.91 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.16% | 8.22 |
| 2 | 1-0 | 11.36% | 8.8 |
| 3 | 2-1 | 9.3% | 10.75 |
| 4 | 2-0 | 8.69% | 11.5 |
| 5 | 0-1 | 7.95% | 12.58 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.51% | 15.37 |
| 8 | 2-2 | 4.98% | 20.09 |
| 9 | 3-1 | 4.74% | 21.08 |
| 10 | 3-0 | 4.43% | 22.56 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.95%
12.58
|
4.25%
23.52
|
1.52%
65.94
|
0.41%
246.49
|
0.09%
1152.07
|
| 1 |
11.36%
8.8
|
12.16%
8.22
|
6.51%
15.37
|
2.32%
43.1
|
0.62%
161.11
|
0.13%
753.01
|
| 2 |
8.69%
11.5
|
9.3%
10.75
|
4.98%
20.09
|
1.77%
56.34
|
0.47%
210.61
|
0.1%
984.25
|
| 3 |
4.43%
22.56
|
4.74%
21.08
|
2.54%
39.4
|
0.91%
110.47
|
0.24%
413.05
|
0.05%
1930.5
|
| 4 |
1.7%
58.97
|
1.81%
55.11
|
0.97%
103.01
|
0.35%
288.85
|
0.09%
1079.91
|
0.02%
5050.51
|
| 5 |
0.52%
192.72
|
0.56%
180.08
|
0.3%
336.59
|
0.11%
943.4
|
0.03%
3533.57
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.57%
·
公平:
174.55
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
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 | 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
47.36%
平
27.09%
客 胜
25.56%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.47%
否
48.53%
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 | 9.8% 10.21 | 14.52% 6.89 | 75.68% 1.32 |
| -1.5 | 24.32% 4.11 | — | 75.68% 1.32 |
| -1.0 | 24.32% 4.11 | 23.58% 4.24 | 52.1% 1.92 |
| -0.5 | 47.9% 2.09 | — | 52.1% 1.92 |
| 0 (平手) | 47.9% 2.09 | 25.57% 3.91 | 26.54% 3.77 |
| +0.5 | 73.46% 1.36 | — | 26.54% 3.77 |
| +1.0 | 73.46% 1.36 | 16.49% 6.06 | 10.05% 9.95 |
| +1.5 | 89.95% 1.11 | — | 10.05% 9.95 |
| +2.0 | 89.95% 1.11 | 7.1% 14.08 | 2.94% 33.98 |
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。
