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
49.08%
公平赔率
2.04
平
26.44%
公平赔率
3.78
客 胜
24.49%
公平赔率
4.08
最可能比分
1 - 1
概率 11.86%
公平赔率 8.43
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 | 2.04 | — | |
| 平 | 3.78 | — | |
| 客 胜 | 4.08 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.86% | 8.43 |
| 2 | 1-0 | 11.08% | 9.02 |
| 3 | 2-1 | 9.48% | 10.54 |
| 4 | 2-0 | 8.86% | 11.28 |
| 5 | 0-1 | 7.41% | 13.5 |
| 6 | 0-0 | 6.93% | 14.44 |
| 7 | 1-2 | 6.34% | 15.77 |
| 8 | 2-2 | 5.07% | 19.71 |
| 9 | 3-1 | 5.06% | 19.77 |
| 10 | 3-0 | 4.73% | 21.15 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.93%
14.44
|
7.41%
13.5
|
3.96%
25.23
|
1.41%
70.72
|
0.38%
264.41
|
0.08%
1236.09
|
| 1 |
11.08%
9.02
|
11.86%
8.43
|
6.34%
15.77
|
2.26%
44.2
|
0.61%
165.23
|
0.13%
772.2
|
| 2 |
8.86%
11.28
|
9.48%
10.54
|
5.07%
19.71
|
1.81%
55.25
|
0.48%
206.57
|
0.1%
965.25
|
| 3 |
4.73%
21.15
|
5.06%
19.77
|
2.71%
36.95
|
0.97%
103.59
|
0.26%
387.3
|
0.06%
1808.32
|
| 4 |
1.89%
52.88
|
2.02%
49.42
|
1.08%
92.38
|
0.39%
259.0
|
0.1%
968.05
|
0.02%
4524.89
|
| 5 |
0.61%
165.26
|
0.65%
154.44
|
0.35%
288.68
|
0.12%
809.06
|
0.03%
3021.15
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.69%
·
公平:
145.48
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 6.93% | 14.44 |
| 1 | 18.49% | 5.41 |
| 2 | 24.68% | 4.05 |
| 3 | 21.97% | 4.55 |
| 4 | 14.66% | 6.82 |
| 5+ | 13.27% | 7.54 |
|
大 2.5 49.9%
小 2.5 50.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.08%
平
26.44%
客 胜
24.49%
大小球 2.5
大 2.5
49.9%
小 2.5
50.1%
双方进球
是
52.43%
否
47.57%
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 | 10.83% 9.23 | 15.14% 6.61 | 74.03% 1.35 |
| -1.5 | 25.97% 3.85 | — | 74.03% 1.35 |
| -1.0 | 25.97% 3.85 | 23.69% 4.22 | 50.34% 1.99 |
| -0.5 | 49.66% 2.01 | — | 50.34% 1.99 |
| 0 (平手) | 49.66% 2.01 | 24.93% 4.01 | 25.4% 3.94 |
| +0.5 | 74.6% 1.34 | — | 25.4% 3.94 |
| +1.0 | 74.6% 1.34 | 15.84% 6.31 | 9.56% 10.46 |
| +1.5 | 90.44% 1.11 | — | 9.56% 10.46 |
| +2.0 | 90.44% 1.11 | 6.77% 14.77 | 2.79% 35.85 |
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。
