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
43.95%
公平赔率
2.28
平
27.87%
公平赔率
3.59
客 胜
28.18%
公平赔率
3.55
最可能比分
1 - 1
概率 12.52%
公平赔率 7.99
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 | 2.28 | — | |
| 平 | 3.59 | — | |
| 客 胜 | 3.55 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.52% | 7.99 |
| 2 | 1-0 | 11.28% | 8.87 |
| 3 | 2-1 | 8.95% | 11.17 |
| 4 | 0-1 | 8.75% | 11.42 |
| 5 | 2-0 | 8.06% | 12.4 |
| 6 | 0-0 | 7.89% | 12.68 |
| 7 | 1-2 | 6.95% | 14.39 |
| 8 | 2-2 | 4.97% | 20.13 |
| 9 | 0-2 | 4.86% | 20.58 |
| 10 | 3-1 | 4.27% | 23.44 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.89%
12.68
|
8.75%
11.42
|
4.86%
20.58
|
1.8%
55.63
|
0.5%
200.44
|
0.11%
903.34
|
| 1 |
11.28%
8.87
|
12.52%
7.99
|
6.95%
14.39
|
2.57%
38.9
|
0.71%
140.17
|
0.16%
631.31
|
| 2 |
8.06%
12.4
|
8.95%
11.17
|
4.97%
20.13
|
1.84%
54.41
|
0.51%
196.04
|
0.11%
883.39
|
| 3 |
3.84%
26.02
|
4.27%
23.44
|
2.37%
42.23
|
0.88%
114.14
|
0.24%
411.35
|
0.05%
1851.85
|
| 4 |
1.37%
72.77
|
1.53%
65.56
|
0.85%
118.13
|
0.31%
319.28
|
0.09%
1150.75
|
0.02%
5181.35
|
| 5 |
0.39%
254.45
|
0.44%
229.25
|
0.24%
413.05
|
0.09%
1116.07
|
0.02%
4016.06
|
0.01%
18181.82
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.46%
·
公平:
219.54
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
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 | 7.89% | 12.68 |
| 1 | 20.03% | 4.99 |
| 2 | 25.44% | 3.93 |
| 3 | 21.54% | 4.64 |
| 4 | 13.68% | 7.31 |
| 5+ | 11.42% | 8.75 |
|
大 2.5 46.64%
小 2.5 53.36%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.95%
平
27.87%
客 胜
28.18%
大小球 2.5
大 2.5
46.64%
小 2.5
53.36%
双方进球
是
51.0%
否
49.0%
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 | 8.16% 12.25 | 13.27% 7.53 | 78.57% 1.27 |
| -1.5 | 21.43% 4.67 | — | 78.57% 1.27 |
| -1.0 | 21.43% 4.67 | 22.94% 4.36 | 55.63% 1.8 |
| -0.5 | 44.37% 2.25 | — | 55.63% 1.8 |
| 0 (平手) | 44.37% 2.25 | 26.34% 3.8 | 29.29% 3.41 |
| +0.5 | 70.71% 1.41 | — | 29.29% 3.41 |
| +1.0 | 70.71% 1.41 | 17.8% 5.62 | 11.49% 8.71 |
| +1.5 | 88.51% 1.13 | — | 11.49% 8.71 |
| +2.0 | 88.51% 1.13 | 8.0% 12.5 | 3.49% 28.67 |
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。
