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
31.57%
公平赔率
3.17
平
31.07%
公平赔率
3.22
客 胜
37.36%
公平赔率
2.68
最可能比分
1 - 1
概率 13.44%
公平赔率 7.44
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 | 3.17 | — | |
| 平 | 3.22 | — | |
| 客 胜 | 2.68 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.44% | 7.44 |
| 2 | 0-1 | 13.05% | 7.67 |
| 3 | 1-0 | 12.0% | 8.33 |
| 4 | 0-0 | 11.65% | 8.58 |
| 5 | 1-2 | 7.53% | 13.29 |
| 6 | 0-2 | 7.31% | 13.69 |
| 7 | 2-1 | 6.92% | 14.45 |
| 8 | 2-0 | 6.18% | 16.18 |
| 9 | 2-2 | 3.88% | 25.8 |
| 10 | 1-3 | 2.81% | 35.59 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.65%
8.58
|
13.05%
7.67
|
7.31%
13.69
|
2.73%
36.66
|
0.76%
130.94
|
0.17%
584.45
|
| 1 |
12.0%
8.33
|
13.44%
7.44
|
7.53%
13.29
|
2.81%
35.59
|
0.79%
127.13
|
0.18%
567.54
|
| 2 |
6.18%
16.18
|
6.92%
14.45
|
3.88%
25.8
|
1.45%
69.12
|
0.41%
246.85
|
0.09%
1102.54
|
| 3 |
2.12%
47.14
|
2.38%
42.09
|
1.33%
75.15
|
0.5%
201.33
|
0.14%
718.91
|
0.03%
3205.13
|
| 4 |
0.55%
183.05
|
0.61%
163.45
|
0.34%
291.89
|
0.13%
781.86
|
0.04%
2793.3
|
0.01%
12500.0
|
| 5 |
0.11%
888.89
|
0.13%
793.65
|
0.07%
1416.43
|
0.03%
3802.28
|
0.01%
13513.51
|
0.0%
58823.53
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.18%
·
公平:
570.78
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.65% | 8.58 |
| 1 | 25.04% | 3.99 |
| 2 | 26.92% | 3.71 |
| 3 | 19.29% | 5.18 |
| 4 | 10.37% | 9.64 |
| 5+ | 6.72% | 14.88 |
|
大 2.5 36.39%
小 2.5 63.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.57%
平
31.07%
客 胜
37.36%
大小球 2.5
大 2.5
36.39%
小 2.5
63.61%
双方进球
是
43.32%
否
56.68%
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 | 3.66% 27.35 | 8.93% 11.2 | 87.42% 1.14 |
| -1.5 | 12.58% 7.95 | — | 87.42% 1.14 |
| -1.0 | 12.58% 7.95 | 20.38% 4.91 | 67.03% 1.49 |
| -0.5 | 32.97% 3.03 | — | 67.03% 1.49 |
| 0 (平手) | 32.97% 3.03 | 29.5% 3.39 | 37.54% 2.66 |
| +0.5 | 62.46% 1.6 | — | 37.54% 2.66 |
| +1.0 | 62.46% 1.6 | 22.17% 4.51 | 15.37% 6.5 |
| +1.5 | 84.63% 1.18 | — | 15.37% 6.5 |
| +2.0 | 84.63% 1.18 | 10.55% 9.48 | 4.82% 20.75 |
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。
