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
32.04%
公平赔率
3.12
平
30.67%
公平赔率
3.26
客 胜
37.29%
公平赔率
2.68
最可能比分
1 - 1
概率 13.39%
公平赔率 7.47
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 | 3.12 | — | |
| 平 | 3.26 | — | |
| 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 | 13.39% | 7.47 |
| 2 | 0-1 | 12.63% | 7.92 |
| 3 | 1-0 | 11.75% | 8.51 |
| 4 | 0-0 | 11.08% | 9.03 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.1 |
| 6 | 0-2 | 7.2% | 13.89 |
| 7 | 2-1 | 7.1% | 14.09 |
| 8 | 2-0 | 6.22% | 16.06 |
| 9 | 2-2 | 4.04% | 24.72 |
| 10 | 1-3 | 2.9% | 34.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.08%
9.03
|
12.63%
7.92
|
7.2%
13.89
|
2.74%
36.55
|
0.78%
128.24
|
0.18%
562.43
|
| 1 |
11.75%
8.51
|
13.39%
7.47
|
7.63%
13.1
|
2.9%
34.48
|
0.83%
120.99
|
0.19%
530.5
|
| 2 |
6.22%
16.06
|
7.1%
14.09
|
4.04%
24.72
|
1.54%
65.06
|
0.44%
228.26
|
0.1%
1001.0
|
| 3 |
2.2%
45.46
|
2.51%
39.88
|
1.43%
69.97
|
0.54%
184.13
|
0.15%
645.99
|
0.04%
2832.86
|
| 4 |
0.58%
171.56
|
0.66%
150.49
|
0.38%
264.06
|
0.14%
694.93
|
0.04%
2439.02
|
0.01%
10638.3
|
| 5 |
0.12%
809.06
|
0.14%
709.72
|
0.08%
1245.33
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
11494.25
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.2%
·
公平:
511.25
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.08% | 9.03 |
| 1 | 24.38% | 4.10 |
| 2 | 26.81% | 3.73 |
| 3 | 19.66% | 5.09 |
| 4 | 10.82% | 9.25 |
| 5+ | 7.25% | 13.79 |
|
大 2.5 37.73%
小 2.5 62.27%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.04%
平
30.67%
客 胜
37.29%
大小球 2.5
大 2.5
37.73%
小 2.5
62.27%
双方进球
是
44.45%
否
55.55%
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 | 3.87% 25.84 | 9.14% 10.94 | 86.99% 1.15 |
| -1.5 | 13.01% 7.68 | — | 86.99% 1.15 |
| -1.0 | 13.01% 7.68 | 20.42% 4.9 | 66.56% 1.5 |
| -0.5 | 33.44% 2.99 | — | 66.56% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.44% 2.99 | 29.1% 3.44 | 37.46% 2.67 |
| +0.5 | 62.54% 1.6 | — | 37.46% 2.67 |
| +1.0 | 62.54% 1.6 | 21.97% 4.55 | 15.5% 6.45 |
| +1.5 | 84.5% 1.18 | — | 15.5% 6.45 |
| +2.0 | 84.5% 1.18 | 10.58% 9.46 | 4.92% 20.32 |
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。
