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
49.86%
公平赔率
2.01
平
25.56%
公平赔率
3.91
客 胜
24.57%
公平赔率
4.07
最可能比分
1 - 1
概率 11.38%
公平赔率 8.79
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 | 2.01 | — | |
| 平 | 3.91 | — | |
| 客 胜 | 4.07 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 1-0 | 10.07% | 9.93 |
| 3 | 2-1 | 9.62% | 10.4 |
| 4 | 2-0 | 8.51% | 11.75 |
| 5 | 0-1 | 6.74% | 14.85 |
| 6 | 1-2 | 6.43% | 15.55 |
| 7 | 0-0 | 5.96% | 16.78 |
| 8 | 2-2 | 5.43% | 18.4 |
| 9 | 3-1 | 5.42% | 18.46 |
| 10 | 3-0 | 4.8% | 20.85 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.96%
16.78
|
6.74%
14.85
|
3.81%
26.28
|
1.43%
69.76
|
0.4%
246.97
|
0.09%
1092.9
|
| 1 |
10.07%
9.93
|
11.38%
8.79
|
6.43%
15.55
|
2.42%
41.28
|
0.68%
146.11
|
0.15%
646.41
|
| 2 |
8.51%
11.75
|
9.62%
10.4
|
5.43%
18.4
|
2.05%
48.85
|
0.58%
172.92
|
0.13%
765.11
|
| 3 |
4.8%
20.85
|
5.42%
18.46
|
3.06%
32.66
|
1.15%
86.72
|
0.33%
306.94
|
0.07%
1358.7
|
| 4 |
2.03%
49.36
|
2.29%
43.68
|
1.29%
77.31
|
0.49%
205.25
|
0.14%
726.74
|
0.03%
3215.43
|
| 5 |
0.68%
146.03
|
0.77%
129.23
|
0.44%
228.73
|
0.16%
607.16
|
0.05%
2150.54
|
0.01%
9523.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.89%
·
公平:
112.55
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.96% | 16.78 |
| 1 | 16.81% | 5.95 |
| 2 | 23.70% | 4.22 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 15.71% | 6.37 |
| 5+ | 15.54% | 6.43 |
|
大 2.5 53.53%
小 2.5 46.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.86%
平
25.56%
客 胜
24.57%
大小球 2.5
大 2.5
53.53%
小 2.5
46.47%
双方进球
是
55.21%
否
44.79%
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 | 11.77% 8.5 | 15.4% 6.49 | 72.83% 1.37 |
| -1.5 | 27.17% 3.68 | — | 72.83% 1.37 |
| -1.0 | 27.17% 3.68 | 23.29% 4.29 | 49.54% 2.02 |
| -0.5 | 50.46% 1.98 | — | 49.54% 2.02 |
| 0 (平手) | 50.46% 1.98 | 24.08% 4.15 | 25.46% 3.93 |
| +0.5 | 74.54% 1.34 | — | 25.46% 3.93 |
| +1.0 | 74.54% 1.34 | 15.57% 6.42 | 9.89% 10.11 |
| +1.5 | 90.11% 1.11 | — | 9.89% 10.11 |
| +2.0 | 90.11% 1.11 | 6.89% 14.52 | 3.0% 33.32 |
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。
