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
51.46%
公平赔率
1.94
平
25.41%
公平赔率
3.94
客 胜
23.12%
公平赔率
4.32
最可能比分
1 - 1
概率 11.34%
公平赔率 8.82
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 | 1.94 | — | |
| 平 | 3.94 | — | |
| 客 胜 | 4.32 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.34% | 8.82 |
| 2 | 1-0 | 10.5% | 9.52 |
| 3 | 2-1 | 9.7% | 10.31 |
| 4 | 2-0 | 8.98% | 11.14 |
| 5 | 0-1 | 6.63% | 15.07 |
| 6 | 0-0 | 6.14% | 16.28 |
| 7 | 1-2 | 6.13% | 16.33 |
| 8 | 3-1 | 5.53% | 18.09 |
| 9 | 2-2 | 5.24% | 19.09 |
| 10 | 3-0 | 5.12% | 19.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.14%
16.28
|
6.63%
15.07
|
3.58%
27.92
|
1.29%
77.54
|
0.35%
287.19
|
0.08%
1329.79
|
| 1 |
10.5%
9.52
|
11.34%
8.82
|
6.13%
16.33
|
2.21%
45.35
|
0.6%
167.95
|
0.13%
777.6
|
| 2 |
8.98%
11.14
|
9.7%
10.31
|
5.24%
19.09
|
1.89%
53.04
|
0.51%
196.43
|
0.11%
909.09
|
| 3 |
5.12%
19.54
|
5.53%
18.09
|
2.99%
33.5
|
1.07%
93.05
|
0.29%
344.59
|
0.06%
1594.9
|
| 4 |
2.19%
45.7
|
2.36%
42.31
|
1.28%
78.36
|
0.46%
217.68
|
0.12%
806.45
|
0.03%
3731.34
|
| 5 |
0.75%
133.62
|
0.81%
123.73
|
0.44%
229.1
|
0.16%
636.54
|
0.04%
2358.49
|
0.01%
10869.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.91%
·
公平:
110.04
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
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 | 6.14% | 16.28 |
| 1 | 17.14% | 5.84 |
| 2 | 23.91% | 4.18 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 15.51% | 6.45 |
| 5+ | 15.08% | 6.63 |
|
大 2.5 52.82%
小 2.5 47.18%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.46%
平
25.41%
客 胜
23.12%
大小球 2.5
大 2.5
52.82%
小 2.5
47.18%
双方进球
是
54.1%
否
45.9%
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 | 12.47% 8.02 | 15.95% 6.27 | 71.58% 1.4 |
| -1.5 | 28.42% 3.52 | — | 71.58% 1.4 |
| -1.0 | 28.42% 3.52 | 23.69% 4.22 | 47.89% 2.09 |
| -0.5 | 52.11% 1.92 | — | 47.89% 2.09 |
| 0 (平手) | 52.11% 1.92 | 23.93% 4.18 | 23.95% 4.17 |
| +0.5 | 76.05% 1.32 | — | 23.95% 4.17 |
| +1.0 | 76.05% 1.32 | 14.96% 6.68 | 8.99% 11.12 |
| +1.5 | 91.01% 1.1 | — | 8.99% 11.12 |
| +2.0 | 91.01% 1.1 | 6.36% 15.71 | 2.63% 38.06 |
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。
