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
43.36%
公平赔率
2.31
平
28.3%
公平赔率
3.53
客 胜
28.34%
公平赔率
3.53
最可能比分
1 - 1
概率 12.69%
公平赔率 7.88
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 | 2.31 | — | |
| 平 | 3.53 | — | |
| 客 胜 | 3.53 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 1-0 | 11.64% | 8.59 |
| 3 | 0-1 | 9.13% | 10.96 |
| 4 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 2-0 | 8.09% | 12.36 |
| 7 | 1-2 | 6.91% | 14.46 |
| 8 | 0-2 | 4.97% | 20.1 |
| 9 | 2-2 | 4.81% | 20.81 |
| 10 | 3-1 | 4.09% | 24.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
9.13%
10.96
|
4.97%
20.1
|
1.81%
55.33
|
0.49%
203.05
|
0.11%
931.1
|
| 1 |
11.64%
8.59
|
12.69%
7.88
|
6.91%
14.46
|
2.51%
39.8
|
0.68%
146.07
|
0.15%
669.79
|
| 2 |
8.09%
12.36
|
8.82%
11.34
|
4.81%
20.81
|
1.75%
57.27
|
0.48%
210.17
|
0.1%
964.32
|
| 3 |
3.75%
26.68
|
4.09%
24.48
|
2.23%
44.91
|
0.81%
123.61
|
0.22%
453.51
|
0.05%
2079.0
|
| 4 |
1.3%
76.77
|
1.42%
70.43
|
0.77%
129.23
|
0.28%
355.75
|
0.08%
1305.48
|
0.02%
5988.02
|
| 5 |
0.36%
276.17
|
0.39%
253.36
|
0.22%
464.9
|
0.08%
1278.77
|
0.02%
4694.84
|
0.0%
21739.13
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.4%
·
公平:
249.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
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 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大 2.5 45.1%
小 2.5 54.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.36%
平
28.30%
客 胜
28.34%
大小球 2.5
大 2.5
45.1%
小 2.5
54.9%
双方进球
是
49.85%
否
50.15%
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 | 7.75% 12.91 | 13.03% 7.67 | 79.22% 1.26 |
| -1.5 | 20.78% 4.81 | — | 79.22% 1.26 |
| -1.0 | 20.78% 4.81 | 22.99% 4.35 | 56.23% 1.78 |
| -0.5 | 43.77% 2.28 | — | 56.23% 1.78 |
| 0 (平手) | 43.77% 2.28 | 26.76% 3.74 | 29.47% 3.39 |
| +0.5 | 70.53% 1.42 | — | 29.47% 3.39 |
| +1.0 | 70.53% 1.42 | 18.03% 5.55 | 11.45% 8.74 |
| +1.5 | 88.55% 1.13 | — | 11.45% 8.74 |
| +2.0 | 88.55% 1.13 | 8.01% 12.48 | 3.43% 29.13 |
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。
