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
36.46%
公平赔率
2.74
平
30.38%
公平赔率
3.29
客 胜
33.16%
公平赔率
3.02
最可能比分
1 - 1
概率 13.35%
公平赔率 7.49
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 | 2.74 | — | |
| 平 | 3.29 | — | |
| 客 胜 | 3.02 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.35% | 7.49 |
| 2 | 1-0 | 12.14% | 8.24 |
| 3 | 0-1 | 11.71% | 8.54 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 2-1 | 7.61% | 13.14 |
| 6 | 1-2 | 7.34% | 13.62 |
| 7 | 2-0 | 6.92% | 14.46 |
| 8 | 0-2 | 6.44% | 15.53 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.89 |
| 10 | 3-1 | 2.89% | 34.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
11.71%
8.54
|
6.44%
15.53
|
2.36%
42.34
|
0.65%
153.99
|
0.14%
699.79
|
| 1 |
12.14%
8.24
|
13.35%
7.49
|
7.34%
13.62
|
2.69%
37.14
|
0.74%
135.06
|
0.16%
613.87
|
| 2 |
6.92%
14.46
|
7.61%
13.14
|
4.19%
23.89
|
1.53%
65.16
|
0.42%
236.97
|
0.09%
1077.59
|
| 3 |
2.63%
38.04
|
2.89%
34.58
|
1.59%
62.88
|
0.58%
171.5
|
0.16%
623.44
|
0.04%
2832.86
|
| 4 |
0.75%
133.48
|
0.82%
121.34
|
0.45%
220.6
|
0.17%
601.68
|
0.05%
2188.18
|
0.01%
9900.99
|
| 5 |
0.17%
585.48
|
0.19%
532.2
|
0.1%
968.05
|
0.04%
2638.52
|
0.01%
9615.38
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.21%
·
公平:
470.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
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 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.00 |
|
大 2.5 38.8%
小 2.5 61.2%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.46%
平
30.38%
客 胜
33.16%
大小球 2.5
大 2.5
38.8%
小 2.5
61.2%
双方进球
是
45.38%
否
54.62%
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 | 4.78% 20.93 | 10.3% 9.71 | 84.92% 1.18 |
| -1.5 | 15.08% 6.63 | — | 84.92% 1.18 |
| -1.0 | 15.08% 6.63 | 21.51% 4.65 | 63.41% 1.58 |
| -0.5 | 36.59% 2.73 | — | 63.41% 1.58 |
| 0 (平手) | 36.59% 2.73 | 28.81% 3.47 | 34.59% 2.89 |
| +0.5 | 65.41% 1.53 | — | 34.59% 2.89 |
| +1.0 | 65.41% 1.53 | 20.76% 4.82 | 13.84% 7.23 |
| +1.5 | 86.16% 1.16 | — | 13.84% 7.23 |
| +2.0 | 86.16% 1.16 | 9.59% 10.43 | 4.24% 23.56 |
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。
