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
40.79%
公平赔率
2.45
平
29.04%
公平赔率
3.44
客 胜
30.17%
公平赔率
3.31
最可能比分
1 - 1
概率 12.97%
公平赔率 7.71
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 | 2.45 | — | |
| 平 | 3.44 | — | |
| 客 胜 | 3.31 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.97% | 7.71 |
| 2 | 1-0 | 11.79% | 8.48 |
| 3 | 0-1 | 9.98% | 10.02 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 2-1 | 8.43% | 11.86 |
| 6 | 2-0 | 7.67% | 13.05 |
| 7 | 1-2 | 7.13% | 14.02 |
| 8 | 0-2 | 5.49% | 18.22 |
| 9 | 2-2 | 4.64% | 21.56 |
| 10 | 3-1 | 3.65% | 27.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
9.98%
10.02
|
5.49%
18.22
|
2.01%
49.69
|
0.55%
180.7
|
0.12%
821.02
|
| 1 |
11.79%
8.48
|
12.97%
7.71
|
7.13%
14.02
|
2.62%
38.22
|
0.72%
139.0
|
0.16%
631.71
|
| 2 |
7.67%
13.05
|
8.43%
11.86
|
4.64%
21.56
|
1.7%
58.81
|
0.47%
213.86
|
0.1%
971.82
|
| 3 |
3.32%
30.1
|
3.65%
27.37
|
2.01%
49.76
|
0.74%
135.7
|
0.2%
493.58
|
0.04%
2242.15
|
| 4 |
1.08%
92.63
|
1.19%
84.21
|
0.65%
153.12
|
0.24%
417.54
|
0.07%
1517.45
|
0.01%
6896.55
|
| 5 |
0.28%
356.25
|
0.31%
323.83
|
0.17%
588.93
|
0.06%
1605.14
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.32%
·
公平:
312.99
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
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 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.79%
平
29.04%
客 胜
30.17%
大小球 2.5
大 2.5
43.03%
小 2.5
56.97%
双方进球
是
48.53%
否
51.47%
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 | 6.57% 15.23 | 12.04% 8.31 | 81.39% 1.23 |
| -1.5 | 18.61% 5.37 | — | 81.39% 1.23 |
| -1.0 | 18.61% 5.37 | 22.49% 4.45 | 58.9% 1.7 |
| -0.5 | 41.1% 2.43 | — | 58.9% 1.7 |
| 0 (平手) | 41.1% 2.43 | 27.49% 3.64 | 31.41% 3.18 |
| +0.5 | 68.59% 1.46 | — | 31.41% 3.18 |
| +1.0 | 68.59% 1.46 | 19.03% 5.25 | 12.38% 8.08 |
| +1.5 | 87.62% 1.14 | — | 12.38% 8.08 |
| +2.0 | 87.62% 1.14 | 8.62% 11.6 | 3.76% 26.59 |
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。
