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
46.88%
公平赔率
2.13
平
27.16%
公平赔率
3.68
客 胜
25.96%
公平赔率
3.85
最可能比分
1 - 1
概率 12.19%
公平赔率 8.2
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 | 2.13 | — | |
| 平 | 3.68 | — | |
| 客 胜 | 3.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.19% | 8.2 |
| 2 | 1-0 | 11.29% | 8.86 |
| 3 | 2-1 | 9.27% | 10.79 |
| 4 | 2-0 | 8.58% | 11.65 |
| 5 | 0-1 | 8.02% | 12.47 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.58% | 15.19 |
| 8 | 2-2 | 5.0% | 19.98 |
| 9 | 3-1 | 4.7% | 21.3 |
| 10 | 3-0 | 4.35% | 23.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.02%
12.47
|
4.33%
23.09
|
1.56%
64.13
|
0.42%
237.53
|
0.09%
1100.11
|
| 1 |
11.29%
8.86
|
12.19%
8.2
|
6.58%
15.19
|
2.37%
42.19
|
0.64%
156.25
|
0.14%
723.59
|
| 2 |
8.58%
11.65
|
9.27%
10.79
|
5.0%
19.98
|
1.8%
55.51
|
0.49%
205.59
|
0.11%
951.47
|
| 3 |
4.35%
23.0
|
4.7%
21.3
|
2.54%
39.44
|
0.91%
109.57
|
0.25%
405.84
|
0.05%
1879.7
|
| 4 |
1.65%
60.53
|
1.78%
56.05
|
0.96%
103.8
|
0.35%
288.35
|
0.09%
1068.38
|
0.02%
4950.5
|
| 5 |
0.5%
199.12
|
0.54%
184.37
|
0.29%
341.41
|
0.11%
948.77
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.56%
·
公平:
177.84
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
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
46.88%
平
27.16%
客 胜
25.96%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.6%
否
48.4%
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 | 9.59% 10.43 | 14.35% 6.97 | 76.06% 1.31 |
| -1.5 | 23.94% 4.18 | — | 76.06% 1.31 |
| -1.0 | 23.94% 4.18 | 23.47% 4.26 | 52.59% 1.9 |
| -0.5 | 47.41% 2.11 | — | 52.59% 1.9 |
| 0 (平手) | 47.41% 2.11 | 25.64% 3.9 | 26.96% 3.71 |
| +0.5 | 73.04% 1.37 | — | 26.96% 3.71 |
| +1.0 | 73.04% 1.37 | 16.67% 6.0 | 10.28% 9.72 |
| +1.5 | 89.72% 1.11 | — | 10.28% 9.72 |
| +2.0 | 89.72% 1.11 | 7.25% 13.8 | 3.04% 32.92 |
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。
