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
44.9%
公平赔率
2.23
平
27.76%
公平赔率
3.6
客 胜
27.34%
公平赔率
3.66
最可能比分
1 - 1
概率 12.46%
公平赔率 8.02
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 3.6 | — | |
| 客 胜 | 3.66 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.46% | 8.02 |
| 2 | 1-0 | 11.44% | 8.74 |
| 3 | 2-1 | 9.04% | 11.07 |
| 4 | 0-1 | 8.6% | 11.63 |
| 5 | 2-0 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 0-0 | 7.89% | 12.68 |
| 7 | 1-2 | 6.79% | 14.72 |
| 8 | 2-2 | 4.93% | 20.3 |
| 9 | 0-2 | 4.69% | 21.34 |
| 10 | 3-1 | 4.37% | 22.89 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.89%
12.68
|
8.6%
11.63
|
4.69%
21.34
|
1.7%
58.75
|
0.46%
215.56
|
0.1%
989.12
|
| 1 |
11.44%
8.74
|
12.46%
8.02
|
6.79%
14.72
|
2.47%
40.52
|
0.67%
148.68
|
0.15%
682.13
|
| 2 |
8.29%
12.06
|
9.04%
11.07
|
4.93%
20.3
|
1.79%
55.88
|
0.49%
205.09
|
0.11%
940.73
|
| 3 |
4.01%
24.96
|
4.37%
22.89
|
2.38%
42.01
|
0.86%
115.62
|
0.24%
424.27
|
0.05%
1945.53
|
| 4 |
1.45%
68.84
|
1.58%
63.16
|
0.86%
115.89
|
0.31%
318.98
|
0.09%
1170.96
|
0.02%
5376.34
|
| 5 |
0.42%
237.36
|
0.46%
217.77
|
0.25%
399.68
|
0.09%
1100.11
|
0.02%
4032.26
|
0.01%
18518.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.47%
·
公平:
212.13
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 7.89% | 12.68 |
| 1 | 20.03% | 4.99 |
| 2 | 25.44% | 3.93 |
| 3 | 21.54% | 4.64 |
| 4 | 13.68% | 7.31 |
| 5+ | 11.42% | 8.75 |
|
大 2.5 46.64%
小 2.5 53.36%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.90%
平
27.76%
客 胜
27.34%
大小球 2.5
大 2.5
46.64%
小 2.5
53.36%
双方进球
是
50.81%
否
49.19%
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 | 8.54% 11.7 | 13.62% 7.34 | 77.84% 1.28 |
| -1.5 | 22.16% 4.51 | — | 77.84% 1.28 |
| -1.0 | 22.16% 4.51 | 23.19% 4.31 | 54.64% 1.83 |
| -0.5 | 45.36% 2.2 | — | 54.64% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.36% 2.2 | 26.23% 3.81 | 28.41% 3.52 |
| +0.5 | 71.59% 1.4 | — | 28.41% 3.52 |
| +1.0 | 71.59% 1.4 | 17.43% 5.74 | 10.98% 9.11 |
| +1.5 | 89.02% 1.12 | — | 10.98% 9.11 |
| +2.0 | 89.02% 1.12 | 7.7% 12.99 | 3.28% 30.49 |
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。
