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
48.34%
公平赔率
2.07
平
26.71%
公平赔率
3.74
客 胜
24.94%
公平赔率
4.01
最可能比分
1 - 1
概率 11.99%
公平赔率 8.34
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 | 2.07 | — | |
| 平 | 3.74 | — | |
| 客 胜 | 4.01 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.99% | 8.34 |
| 2 | 1-0 | 11.2% | 8.93 |
| 3 | 2-1 | 9.41% | 10.63 |
| 4 | 2-0 | 8.79% | 11.37 |
| 5 | 0-1 | 7.64% | 13.1 |
| 6 | 0-0 | 7.14% | 14.01 |
| 7 | 1-2 | 6.41% | 15.59 |
| 8 | 2-2 | 5.03% | 19.86 |
| 9 | 3-1 | 4.92% | 20.3 |
| 10 | 3-0 | 4.6% | 21.73 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.14%
14.01
|
7.64%
13.1
|
4.09%
24.48
|
1.46%
68.63
|
0.39%
256.54
|
0.08%
1199.04
|
| 1 |
11.2%
8.93
|
11.99%
8.34
|
6.41%
15.59
|
2.29%
43.72
|
0.61%
163.43
|
0.13%
763.94
|
| 2 |
8.79%
11.37
|
9.41%
10.63
|
5.03%
19.86
|
1.8%
55.69
|
0.48%
208.2
|
0.1%
972.76
|
| 3 |
4.6%
21.73
|
4.92%
20.3
|
2.63%
37.95
|
0.94%
106.42
|
0.25%
397.77
|
0.05%
1858.74
|
| 4 |
1.81%
55.35
|
1.93%
51.73
|
1.03%
96.69
|
0.37%
271.08
|
0.1%
1013.17
|
0.02%
4739.34
|
| 5 |
0.57%
176.27
|
0.61%
164.74
|
0.32%
307.98
|
0.12%
863.56
|
0.03%
3225.81
|
0.01%
15151.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.64%
·
公平:
157.21
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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 | 7.14% | 14.01 |
| 1 | 18.84% | 5.31 |
| 2 | 24.87% | 4.02 |
| 3 | 21.88% | 4.57 |
| 4 | 14.44% | 6.92 |
| 5+ | 12.83% | 7.79 |
|
大 2.5 49.16%
小 2.5 50.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
48.34%
平
26.71%
客 胜
24.94%
大小球 2.5
大 2.5
49.16%
小 2.5
50.84%
双方进球
是
52.03%
否
47.97%
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 | 10.38% 9.63 | 14.88% 6.72 | 74.74% 1.34 |
| -1.5 | 25.26% 3.96 | — | 74.74% 1.34 |
| -1.0 | 25.26% 3.96 | 23.65% 4.23 | 51.09% 1.96 |
| -0.5 | 48.91% 2.04 | — | 51.09% 1.96 |
| 0 (平手) | 48.91% 2.04 | 25.2% 3.97 | 25.88% 3.86 |
| +0.5 | 74.12% 1.35 | — | 25.88% 3.86 |
| +1.0 | 74.12% 1.35 | 16.12% 6.2 | 9.76% 10.24 |
| +1.5 | 90.23% 1.11 | — | 9.76% 10.24 |
| +2.0 | 90.23% 1.11 | 6.91% 14.47 | 2.85% 35.03 |
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。
