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
46.48%
公平赔率
2.15
平
26.89%
公平赔率
3.72
客 胜
26.63%
公平赔率
3.76
最可能比分
1 - 1
概率 12.06%
公平赔率 8.29
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 | 2.15 | — | |
| 平 | 3.72 | — | |
| 客 胜 | 3.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.06% | 8.29 |
| 2 | 1-0 | 10.77% | 9.28 |
| 3 | 2-1 | 9.29% | 10.76 |
| 4 | 2-0 | 8.29% | 12.06 |
| 5 | 0-1 | 7.83% | 12.76 |
| 6 | 0-0 | 6.99% | 14.3 |
| 7 | 1-2 | 6.76% | 14.8 |
| 8 | 2-2 | 5.2% | 19.22 |
| 9 | 3-1 | 4.77% | 20.97 |
| 10 | 0-2 | 4.39% | 22.79 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.99%
14.3
|
7.83%
12.76
|
4.39%
22.79
|
1.64%
61.05
|
0.46%
218.05
|
0.1%
973.71
|
| 1 |
10.77%
9.28
|
12.06%
8.29
|
6.76%
14.8
|
2.52%
39.65
|
0.71%
141.58
|
0.16%
632.11
|
| 2 |
8.29%
12.06
|
9.29%
10.76
|
5.2%
19.22
|
1.94%
51.49
|
0.54%
183.89
|
0.12%
821.02
|
| 3 |
4.26%
23.49
|
4.77%
20.97
|
2.67%
37.45
|
1.0%
100.3
|
0.28%
358.17
|
0.06%
1600.0
|
| 4 |
1.64%
61.0
|
1.84%
54.47
|
1.03%
97.27
|
0.38%
260.55
|
0.11%
930.23
|
0.02%
4149.38
|
| 5 |
0.5%
198.06
|
0.57%
176.83
|
0.32%
315.76
|
0.12%
846.02
|
0.03%
3021.15
|
0.01%
13513.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.61%
·
公平:
163.91
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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 | 6.99% | 14.30 |
| 1 | 18.61% | 5.37 |
| 2 | 24.75% | 4.04 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 14.59% | 6.85 |
| 5+ | 13.12% | 7.62 |
|
大 2.5 49.65%
小 2.5 50.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.48%
平
26.89%
客 胜
26.63%
大小球 2.5
大 2.5
49.65%
小 2.5
50.35%
双方进球
是
52.93%
否
47.07%
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 | 9.61% 10.4 | 14.22% 7.03 | 76.17% 1.31 |
| -1.5 | 23.83% 4.2 | — | 76.17% 1.31 |
| -1.0 | 23.83% 4.2 | 23.15% 4.32 | 53.02% 1.89 |
| -0.5 | 46.98% 2.13 | — | 53.02% 1.89 |
| 0 (平手) | 46.98% 2.13 | 25.37% 3.94 | 27.64% 3.62 |
| +0.5 | 72.36% 1.38 | — | 27.64% 3.62 |
| +1.0 | 72.36% 1.38 | 16.84% 5.94 | 10.81% 9.25 |
| +1.5 | 89.19% 1.12 | — | 10.81% 9.25 |
| +2.0 | 89.19% 1.12 | 7.52% 13.3 | 3.28% 30.44 |
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。
