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
31.86%
公平赔率
3.14
平
31.42%
公平赔率
3.18
客 胜
36.72%
公平赔率
2.72
最可能比分
1 - 1
概率 13.48%
公平赔率 7.42
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 | 3.14 | — | |
| 平 | 3.18 | — | |
| 客 胜 | 2.72 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.48% | 7.42 |
| 2 | 0-1 | 13.21% | 7.57 |
| 3 | 1-0 | 12.37% | 8.09 |
| 4 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 5 | 1-2 | 7.35% | 13.61 |
| 6 | 0-2 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 2-1 | 6.87% | 14.55 |
| 8 | 2-0 | 6.31% | 15.86 |
| 9 | 2-2 | 3.75% | 26.69 |
| 10 | 1-3 | 2.67% | 37.47 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
13.21%
7.57
|
7.2%
13.88
|
2.62%
38.21
|
0.71%
140.23
|
0.16%
643.5
|
| 1 |
12.37%
8.09
|
13.48%
7.42
|
7.35%
13.61
|
2.67%
37.47
|
0.73%
137.49
|
0.16%
630.52
|
| 2 |
6.31%
15.86
|
6.87%
14.55
|
3.75%
26.69
|
1.36%
73.46
|
0.37%
269.61
|
0.08%
1236.09
|
| 3 |
2.14%
46.64
|
2.34%
42.78
|
1.27%
78.51
|
0.46%
216.08
|
0.13%
793.02
|
0.03%
3636.36
|
| 4 |
0.55%
182.88
|
0.6%
167.79
|
0.32%
307.88
|
0.12%
847.46
|
0.03%
3105.59
|
0.01%
14285.71
|
| 5 |
0.11%
896.86
|
0.12%
822.37
|
0.07%
1508.3
|
0.02%
4149.38
|
0.01%
15151.52
|
0.0%
71428.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.16%
·
公平:
631.71
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大 2.5 35.31%
小 2.5 64.69%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.86%
平
31.42%
客 胜
36.72%
大小球 2.5
大 2.5
35.31%
小 2.5
64.69%
双方进球
是
42.44%
否
57.56%
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 | 3.65% 27.39 | 8.99% 11.12 | 87.35% 1.14 |
| -1.5 | 12.65% 7.91 | — | 87.35% 1.14 |
| -1.0 | 12.65% 7.91 | 20.64% 4.85 | 66.72% 1.5 |
| -0.5 | 33.28% 3.0 | — | 66.72% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.28% 3.0 | 29.85% 3.35 | 36.87% 2.71 |
| +0.5 | 63.13% 1.58 | — | 36.87% 2.71 |
| +1.0 | 63.13% 1.58 | 22.06% 4.53 | 14.81% 6.75 |
| +1.5 | 85.19% 1.17 | — | 14.81% 6.75 |
| +2.0 | 85.19% 1.17 | 10.27% 9.74 | 4.54% 22.01 |
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。
