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
45.46%
公平赔率
2.2
平
27.35%
公平赔率
3.66
客 胜
27.18%
公平赔率
3.68
最可能比分
1 - 1
概率 12.28%
公平赔率 8.14
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 | 2.2 | — | |
| 平 | 3.66 | — | |
| 客 胜 | 3.68 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.28% | 8.14 |
| 2 | 1-0 | 11.07% | 9.04 |
| 3 | 2-1 | 9.15% | 10.93 |
| 4 | 2-0 | 8.24% | 12.13 |
| 5 | 0-1 | 8.24% | 12.13 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 2-2 | 5.08% | 19.69 |
| 9 | 0-2 | 4.58% | 21.86 |
| 10 | 3-1 | 4.55% | 22.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.24%
12.13
|
4.58%
21.86
|
1.69%
59.07
|
0.47%
212.86
|
0.1%
958.77
|
| 1 |
11.07%
9.04
|
12.28%
8.14
|
6.82%
14.67
|
2.52%
39.64
|
0.7%
142.86
|
0.16%
643.5
|
| 2 |
8.24%
12.13
|
9.15%
10.93
|
5.08%
19.69
|
1.88%
53.21
|
0.52%
191.75
|
0.12%
863.56
|
| 3 |
4.09%
24.42
|
4.55%
22.0
|
2.52%
39.64
|
0.93%
107.14
|
0.26%
386.1
|
0.06%
1739.13
|
| 4 |
1.53%
65.56
|
1.69%
59.06
|
0.94%
106.42
|
0.35%
287.6
|
0.1%
1036.27
|
0.02%
4672.9
|
| 5 |
0.45%
219.97
|
0.5%
198.18
|
0.28%
357.14
|
0.1%
965.25
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
15625.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.53%
·
公平:
187.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 7.43% | 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
45.46%
平
27.35%
客 胜
27.18%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.93%
否
48.07%
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 | 8.97% 11.14 | 13.84% 7.22 | 77.18% 1.3 |
| -1.5 | 22.82% 4.38 | — | 77.18% 1.3 |
| -1.0 | 22.82% 4.38 | 23.12% 4.33 | 54.07% 1.85 |
| -0.5 | 45.93% 2.18 | — | 54.07% 1.85 |
| 0 (平手) | 45.93% 2.18 | 25.83% 3.87 | 28.24% 3.54 |
| +0.5 | 71.76% 1.39 | — | 28.24% 3.54 |
| +1.0 | 71.76% 1.39 | 17.22% 5.81 | 11.02% 9.08 |
| +1.5 | 88.98% 1.12 | — | 11.02% 9.08 |
| +2.0 | 88.98% 1.12 | 7.68% 13.02 | 3.33% 30.0 |
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。
