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
32.81%
公平赔率
3.05
平
31.02%
公平赔率
3.22
客 胜
36.17%
公平赔率
2.76
最可能比分
1 - 1
概率 13.45%
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 | 3.05 | — | |
| 平 | 3.22 | — | |
| 客 胜 | 2.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.45% | 7.44 |
| 2 | 0-1 | 12.69% | 7.88 |
| 3 | 1-0 | 12.22% | 8.18 |
| 4 | 0-0 | 11.53% | 8.67 |
| 5 | 1-2 | 7.4% | 13.52 |
| 6 | 2-1 | 7.13% | 14.03 |
| 7 | 0-2 | 6.98% | 14.33 |
| 8 | 2-0 | 6.48% | 15.43 |
| 9 | 2-2 | 3.92% | 25.51 |
| 10 | 1-3 | 2.71% | 36.88 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.53%
8.67
|
12.69%
7.88
|
6.98%
14.33
|
2.56%
39.09
|
0.7%
142.15
|
0.15%
645.99
|
| 1 |
12.22%
8.18
|
13.45%
7.44
|
7.4%
13.52
|
2.71%
36.88
|
0.75%
134.1
|
0.16%
609.38
|
| 2 |
6.48%
15.43
|
7.13%
14.03
|
3.92%
25.51
|
1.44%
69.57
|
0.4%
253.04
|
0.09%
1149.43
|
| 3 |
2.29%
43.68
|
2.52%
39.71
|
1.39%
72.2
|
0.51%
196.93
|
0.14%
715.82
|
0.03%
3257.33
|
| 4 |
0.61%
164.85
|
0.67%
149.86
|
0.37%
272.48
|
0.13%
742.94
|
0.04%
2702.7
|
0.01%
12345.68
|
| 5 |
0.13%
777.6
|
0.14%
706.71
|
0.08%
1285.35
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
12820.51
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.18%
·
公平:
565.61
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.71% | 33.29% |
| 1.5 | 30.1% | 69.9% |
| 2.5 | 9.96% | 90.04% |
| 3.5 | 2.57% | 97.43% |
| 4.5 | 0.54% | 99.46% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.53% | 8.67 |
| 1 | 24.91% | 4.01 |
| 2 | 26.90% | 3.72 |
| 3 | 19.37% | 5.16 |
| 4 | 10.46% | 9.56 |
| 5+ | 6.82% | 14.65 |
|
大 2.5 36.65%
小 2.5 63.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.81%
平
31.02%
客 胜
36.17%
大小球 2.5
大 2.5
36.65%
小 2.5
63.35%
双方进球
是
43.6%
否
56.4%
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 | 3.99% 25.07 | 9.39% 10.64 | 86.62% 1.15 |
| -1.5 | 13.38% 7.47 | — | 86.62% 1.15 |
| -1.0 | 13.38% 7.47 | 20.88% 4.79 | 65.74% 1.52 |
| -0.5 | 34.26% 2.92 | — | 65.74% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.26% 2.92 | 29.45% 3.4 | 36.29% 2.76 |
| +0.5 | 63.71% 1.57 | — | 36.29% 2.76 |
| +1.0 | 63.71% 1.57 | 21.67% 4.62 | 14.62% 6.84 |
| +1.5 | 85.38% 1.17 | — | 14.62% 6.84 |
| +2.0 | 85.38% 1.17 | 10.12% 9.88 | 4.51% 22.18 |
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。
