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
41.24%
公平赔率
2.42
平
28.43%
公平赔率
3.52
客 胜
30.33%
公平赔率
3.3
最可能比分
1 - 1
概率 12.76%
公平赔率 7.84
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 | 2.42 | — | |
| 平 | 3.52 | — | |
| 客 胜 | 3.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.76% | 7.84 |
| 2 | 1-0 | 11.19% | 8.93 |
| 3 | 0-1 | 9.45% | 10.58 |
| 4 | 2-1 | 8.61% | 11.61 |
| 5 | 0-0 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 2-0 | 7.56% | 13.24 |
| 7 | 1-2 | 7.27% | 13.75 |
| 8 | 0-2 | 5.39% | 18.56 |
| 9 | 2-2 | 4.91% | 20.37 |
| 10 | 3-1 | 3.88% | 25.8 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.29%
12.06
|
9.45%
10.58
|
5.39%
18.56
|
2.05%
48.85
|
0.58%
171.38
|
0.13%
751.88
|
| 1 |
11.19%
8.93
|
12.76%
7.84
|
7.27%
13.75
|
2.76%
36.18
|
0.79%
126.95
|
0.18%
556.79
|
| 2 |
7.56%
13.24
|
8.61%
11.61
|
4.91%
20.37
|
1.87%
53.6
|
0.53%
188.08
|
0.12%
825.08
|
| 3 |
3.4%
29.41
|
3.88%
25.8
|
2.21%
45.27
|
0.84%
119.12
|
0.24%
417.89
|
0.05%
1831.5
|
| 4 |
1.15%
87.15
|
1.31%
76.45
|
0.75%
134.12
|
0.28%
352.98
|
0.08%
1239.16
|
0.02%
5434.78
|
| 5 |
0.31%
322.79
|
0.35%
283.13
|
0.2%
496.77
|
0.08%
1307.19
|
0.02%
4587.16
|
0.01%
20000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.38%
·
公平:
260.42
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
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 | 8.29% | 12.06 |
| 1 | 20.64% | 4.84 |
| 2 | 25.70% | 3.89 |
| 3 | 21.33% | 4.69 |
| 4 | 13.28% | 7.53 |
| 5+ | 10.75% | 9.30 |
|
大 2.5 45.36%
小 2.5 54.64%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.24%
平
28.43%
客 胜
30.33%
大小球 2.5
大 2.5
45.36%
小 2.5
54.64%
双方进球
是
50.39%
否
49.61%
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 | 6.98% 14.32 | 12.26% 8.16 | 80.76% 1.24 |
| -1.5 | 19.24% 5.2 | — | 80.76% 1.24 |
| -1.0 | 19.24% 5.2 | 22.32% 4.48 | 58.44% 1.71 |
| -0.5 | 41.56% 2.41 | — | 58.44% 1.71 |
| 0 (平手) | 41.56% 2.41 | 26.89% 3.72 | 31.55% 3.17 |
| +0.5 | 68.45% 1.46 | — | 31.55% 3.17 |
| +1.0 | 68.45% 1.46 | 18.85% 5.31 | 12.7% 7.87 |
| +1.5 | 87.3% 1.15 | — | 12.7% 7.87 |
| +2.0 | 87.3% 1.15 | 8.74% 11.44 | 3.96% 25.23 |
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。
