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
33.58%
公平赔率
2.98
平
30.95%
公平赔率
3.23
客 胜
35.47%
公平赔率
2.82
最可能比分
1 - 1
概率 13.44%
公平赔率 7.44
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 | 2.98 | — | |
| 平 | 3.23 | — | |
| 客 胜 | 2.82 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.44% | 7.44 |
| 2 | 0-1 | 12.45% | 8.04 |
| 3 | 1-0 | 12.33% | 8.11 |
| 4 | 0-0 | 11.42% | 8.76 |
| 5 | 1-2 | 7.33% | 13.65 |
| 6 | 2-1 | 7.26% | 13.78 |
| 7 | 0-2 | 6.78% | 14.74 |
| 8 | 2-0 | 6.66% | 15.02 |
| 9 | 2-2 | 3.96% | 25.28 |
| 10 | 1-3 | 2.66% | 37.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.42%
8.76
|
12.45%
8.04
|
6.78%
14.74
|
2.46%
40.58
|
0.67%
148.92
|
0.15%
683.06
|
| 1 |
12.33%
8.11
|
13.44%
7.44
|
7.33%
13.65
|
2.66%
37.57
|
0.73%
137.87
|
0.16%
632.51
|
| 2 |
6.66%
15.02
|
7.26%
13.78
|
3.96%
25.28
|
1.44%
69.58
|
0.39%
255.36
|
0.09%
1170.96
|
| 3 |
2.4%
41.72
|
2.61%
38.27
|
1.42%
70.22
|
0.52%
193.27
|
0.14%
709.22
|
0.03%
3257.33
|
| 4 |
0.65%
154.51
|
0.71%
141.74
|
0.38%
260.08
|
0.14%
715.82
|
0.04%
2624.67
|
0.01%
12048.19
|
| 5 |
0.14%
715.31
|
0.15%
656.17
|
0.08%
1203.37
|
0.03%
3311.26
|
0.01%
12195.12
|
0.0%
55555.56
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.18%
·
公平:
553.71
双方球队进球数
主队
| 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% |
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 | 11.42% | 8.76 |
| 1 | 24.78% | 4.04 |
| 2 | 26.88% | 3.72 |
| 3 | 19.45% | 5.14 |
| 4 | 10.55% | 9.48 |
| 5+ | 6.93% | 14.43 |
|
大 2.5 36.92%
小 2.5 63.08%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.58%
平
30.95%
客 胜
35.47%
大小球 2.5
大 2.5
36.92%
小 2.5
63.08%
双方进球
是
43.84%
否
56.16%
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 | 4.21% 23.75 | 9.69% 10.32 | 86.1% 1.16 |
| -1.5 | 13.9% 7.19 | — | 86.1% 1.16 |
| -1.0 | 13.9% 7.19 | 21.16% 4.73 | 64.94% 1.54 |
| -0.5 | 35.06% 2.85 | — | 64.94% 1.54 |
| 0 (平手) | 35.06% 2.85 | 29.37% 3.4 | 35.57% 2.81 |
| +0.5 | 64.43% 1.55 | — | 35.57% 2.81 |
| +1.0 | 64.43% 1.55 | 21.36% 4.68 | 14.21% 7.04 |
| +1.5 | 85.79% 1.17 | — | 14.21% 7.04 |
| +2.0 | 85.79% 1.17 | 9.87% 10.13 | 4.34% 23.03 |
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。
