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
45.94%
公平赔率
2.18
平
27.29%
公平赔率
3.66
客 胜
26.77%
公平赔率
3.73
最可能比分
1 - 1
概率 12.26%
公平赔率 8.16
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 | 2.18 | — | |
| 平 | 3.66 | — | |
| 客 胜 | 3.73 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 1-0 | 11.14% | 8.98 |
| 3 | 2-1 | 9.19% | 10.88 |
| 4 | 2-0 | 8.36% | 11.97 |
| 5 | 0-1 | 8.17% | 12.24 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.74% | 14.84 |
| 8 | 2-2 | 5.06% | 19.78 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.76 |
| 10 | 0-2 | 4.49% | 22.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.17%
12.24
|
4.49%
22.25
|
1.65%
60.69
|
0.45%
220.7
|
0.1%
1003.01
|
| 1 |
11.14%
8.98
|
12.26%
8.16
|
6.74%
14.84
|
2.47%
40.46
|
0.68%
147.12
|
0.15%
668.9
|
| 2 |
8.36%
11.97
|
9.19%
10.88
|
5.06%
19.78
|
1.85%
53.95
|
0.51%
196.19
|
0.11%
892.06
|
| 3 |
4.18%
23.94
|
4.6%
21.76
|
2.53%
39.56
|
0.93%
107.9
|
0.25%
392.31
|
0.06%
1782.53
|
| 4 |
1.57%
63.83
|
1.72%
58.02
|
0.95%
105.5
|
0.35%
287.77
|
0.1%
1046.03
|
0.02%
4761.9
|
| 5 |
0.47%
212.77
|
0.52%
193.42
|
0.28%
351.62
|
0.1%
958.77
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
15873.02
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.54%
·
公平:
184.57
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.94%
平
27.29%
客 胜
26.77%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.83%
否
48.17%
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 | 9.18% 10.9 | 14.01% 7.14 | 76.81% 1.3 |
| -1.5 | 23.19% 4.31 | — | 76.81% 1.3 |
| -1.0 | 23.19% 4.31 | 23.24% 4.3 | 53.58% 1.87 |
| -0.5 | 46.42% 2.15 | — | 53.58% 1.87 |
| 0 (平手) | 46.42% 2.15 | 25.77% 3.88 | 27.81% 3.6 |
| +0.5 | 72.19% 1.39 | — | 27.81% 3.6 |
| +1.0 | 72.19% 1.39 | 17.04% 5.87 | 10.77% 9.29 |
| +1.5 | 89.23% 1.12 | — | 10.77% 9.29 |
| +2.0 | 89.23% 1.12 | 7.53% 13.27 | 3.23% 30.93 |
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。
