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
42.45%
公平赔率
2.36
平
28.27%
公平赔率
3.54
客 胜
29.28%
公平赔率
3.41
最可能比分
1 - 1
概率 12.69%
公平赔率 7.88
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 | 2.36 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 3.41 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 1-0 | 11.33% | 8.83 |
| 3 | 0-1 | 9.19% | 10.88 |
| 4 | 2-1 | 8.75% | 11.42 |
| 5 | 0-0 | 8.21% | 12.18 |
| 6 | 2-0 | 7.82% | 12.79 |
| 7 | 1-2 | 7.1% | 14.07 |
| 8 | 0-2 | 5.15% | 19.42 |
| 9 | 2-2 | 4.9% | 20.4 |
| 10 | 3-1 | 4.03% | 24.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.21%
12.18
|
9.19%
10.88
|
5.15%
19.42
|
1.92%
52.03
|
0.54%
185.8
|
0.12%
829.19
|
| 1 |
11.33%
8.83
|
12.69%
7.88
|
7.1%
14.07
|
2.65%
37.7
|
0.74%
134.64
|
0.17%
600.96
|
| 2 |
7.82%
12.79
|
8.75%
11.42
|
4.9%
20.4
|
1.83%
54.64
|
0.51%
195.12
|
0.11%
871.08
|
| 3 |
3.6%
27.81
|
4.03%
24.83
|
2.25%
44.35
|
0.84%
118.78
|
0.24%
424.27
|
0.05%
1893.94
|
| 4 |
1.24%
80.62
|
1.39%
71.98
|
0.78%
128.53
|
0.29%
344.23
|
0.08%
1230.01
|
0.02%
5494.51
|
| 5 |
0.34%
292.06
|
0.38%
260.82
|
0.21%
465.77
|
0.08%
1246.88
|
0.02%
4464.29
|
0.01%
20000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.4%
·
公平:
247.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 8.21% | 12.18 |
| 1 | 20.52% | 4.87 |
| 2 | 25.65% | 3.90 |
| 3 | 21.38% | 4.68 |
| 4 | 13.36% | 7.48 |
| 5+ | 10.88% | 9.19 |
|
大 2.5 45.62%
小 2.5 54.38%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.45%
平
28.27%
客 胜
29.28%
大小球 2.5
大 2.5
45.62%
小 2.5
54.38%
双方进球
是
50.42%
否
49.58%
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 | 7.46% 13.41 | 12.71% 7.87 | 79.84% 1.25 |
| -1.5 | 20.16% 4.96 | — | 79.84% 1.25 |
| -1.0 | 20.16% 4.96 | 22.65% 4.41 | 57.19% 1.75 |
| -0.5 | 42.81% 2.34 | — | 57.19% 1.75 |
| 0 (平手) | 42.81% 2.34 | 26.73% 3.74 | 30.46% 3.28 |
| +0.5 | 69.54% 1.44 | — | 30.46% 3.28 |
| +1.0 | 69.54% 1.44 | 18.38% 5.44 | 12.08% 8.28 |
| +1.5 | 87.92% 1.14 | — | 12.08% 8.28 |
| +2.0 | 87.92% 1.14 | 8.37% 11.95 | 3.71% 26.98 |
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。
