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
40.05%
公平赔率
2.5
平
29.16%
公平赔率
3.43
客 胜
30.8%
公平赔率
3.25
最可能比分
1 - 1
概率 13.02%
公平赔率 7.68
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 | 2.5 | — | |
| 平 | 3.43 | — | |
| 客 胜 | 3.25 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.02% | 7.68 |
| 2 | 1-0 | 11.73% | 8.53 |
| 3 | 0-1 | 10.17% | 9.83 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 2-1 | 8.33% | 12.0 |
| 6 | 2-0 | 7.51% | 13.32 |
| 7 | 1-2 | 7.23% | 13.84 |
| 8 | 0-2 | 5.64% | 17.72 |
| 9 | 2-2 | 4.62% | 21.62 |
| 10 | 3-1 | 3.55% | 28.13 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
10.17%
9.83
|
5.64%
17.72
|
2.09%
47.88
|
0.58%
172.53
|
0.13%
777.0
|
| 1 |
11.73%
8.53
|
13.02%
7.68
|
7.23%
13.84
|
2.67%
37.41
|
0.74%
134.79
|
0.16%
607.16
|
| 2 |
7.51%
13.32
|
8.33%
12.0
|
4.62%
21.62
|
1.71%
58.45
|
0.47%
210.61
|
0.11%
948.77
|
| 3 |
3.2%
31.22
|
3.55%
28.13
|
1.97%
50.68
|
0.73%
136.99
|
0.2%
493.58
|
0.04%
2222.22
|
| 4 |
1.02%
97.57
|
1.14%
87.9
|
0.63%
158.38
|
0.23%
428.08
|
0.06%
1543.21
|
0.01%
6944.44
|
| 5 |
0.26%
381.1
|
0.29%
343.41
|
0.16%
618.81
|
0.06%
1672.24
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.31%
·
公平:
325.1
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大 2.5 42.77%
小 2.5 57.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.05%
平
29.16%
客 胜
30.80%
大小球 2.5
大 2.5
42.77%
小 2.5
57.23%
双方进球
是
48.4%
否
51.6%
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 | 6.28% 15.92 | 11.76% 8.51 | 81.96% 1.22 |
| -1.5 | 18.04% 5.54 | — | 81.96% 1.22 |
| -1.0 | 18.04% 5.54 | 22.28% 4.49 | 59.68% 1.68 |
| -0.5 | 40.32% 2.48 | — | 59.68% 1.68 |
| 0 (平手) | 40.32% 2.48 | 27.6% 3.62 | 32.07% 3.12 |
| +0.5 | 67.93% 1.47 | — | 32.07% 3.12 |
| +1.0 | 67.93% 1.47 | 19.32% 5.17 | 12.75% 7.84 |
| +1.5 | 87.25% 1.15 | — | 12.75% 7.84 |
| +2.0 | 87.25% 1.15 | 8.84% 11.31 | 3.91% 25.6 |
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。
