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
44.05%
公平赔率
2.27
平
27.52%
公平赔率
3.63
客 胜
28.43%
公平赔率
3.52
最可能比分
1 - 1
概率 12.36%
公平赔率 8.09
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 | 2.27 | — | |
| 平 | 3.63 | — | |
| 客 胜 | 3.52 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.36% | 8.09 |
| 2 | 1-0 | 10.84% | 9.22 |
| 3 | 2-1 | 9.02% | 11.08 |
| 4 | 0-1 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 2-0 | 7.92% | 12.63 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.05% | 14.19 |
| 8 | 2-2 | 5.14% | 19.44 |
| 9 | 0-2 | 4.83% | 20.72 |
| 10 | 3-1 | 4.39% | 22.77 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.47%
11.81
|
4.83%
20.72
|
1.83%
54.53
|
0.52%
191.31
|
0.12%
838.93
|
| 1 |
10.84%
9.22
|
12.36%
8.09
|
7.05%
14.19
|
2.68%
37.35
|
0.76%
131.04
|
0.17%
574.71
|
| 2 |
7.92%
12.63
|
9.02%
11.08
|
5.14%
19.44
|
1.95%
51.16
|
0.56%
179.5
|
0.13%
787.4
|
| 3 |
3.85%
25.96
|
4.39%
22.77
|
2.5%
39.95
|
0.95%
105.12
|
0.27%
368.87
|
0.06%
1618.12
|
| 4 |
1.41%
71.11
|
1.6%
62.38
|
0.91%
109.45
|
0.35%
288.02
|
0.1%
1010.1
|
0.02%
4424.78
|
| 5 |
0.41%
243.55
|
0.47%
213.63
|
0.27%
374.81
|
0.1%
986.19
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
15151.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.51%
·
公平:
197.2
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.05%
平
27.52%
客 胜
28.43%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.22%
否
47.78%
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 | 8.39% 11.92 | 13.33% 7.5 | 78.28% 1.28 |
| -1.5 | 21.72% 4.6 | — | 78.28% 1.28 |
| -1.0 | 21.72% 4.6 | 22.75% 4.4 | 55.53% 1.8 |
| -0.5 | 44.47% 2.25 | — | 55.53% 1.8 |
| 0 (平手) | 44.47% 2.25 | 25.99% 3.85 | 29.54% 3.39 |
| +0.5 | 70.46% 1.42 | — | 29.54% 3.39 |
| +1.0 | 70.46% 1.42 | 17.76% 5.63 | 11.78% 8.49 |
| +1.5 | 88.22% 1.13 | — | 11.78% 8.49 |
| +2.0 | 88.22% 1.13 | 8.13% 12.3 | 3.65% 27.4 |
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。
