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
53.51%
公平赔率
1.87
平
24.09%
公平赔率
4.15
客 胜
22.4%
公平赔率
4.46
最可能比分
1 - 1
概率 10.56%
公平赔率 9.47
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 | 1.87 | — | |
| 平 | 4.15 | — | |
| 客 胜 | 4.46 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.56% | 9.47 |
| 2 | 2-1 | 9.82% | 10.19 |
| 3 | 1-0 | 9.26% | 10.8 |
| 4 | 2-0 | 8.61% | 11.61 |
| 5 | 3-1 | 6.09% | 16.43 |
| 6 | 1-2 | 6.02% | 16.62 |
| 7 | 0-1 | 5.68% | 17.62 |
| 8 | 2-2 | 5.6% | 17.87 |
| 9 | 3-0 | 5.34% | 18.73 |
| 10 | 0-0 | 4.98% | 20.09 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.98%
20.09
|
5.68%
17.62
|
3.24%
30.91
|
1.23%
81.34
|
0.35%
285.39
|
0.08%
1251.56
|
| 1 |
9.26%
10.8
|
10.56%
9.47
|
6.02%
16.62
|
2.29%
43.73
|
0.65%
153.44
|
0.15%
672.95
|
| 2 |
8.61%
11.61
|
9.82%
10.19
|
5.6%
17.87
|
2.13%
47.02
|
0.61%
164.99
|
0.14%
723.59
|
| 3 |
5.34%
18.73
|
6.09%
16.43
|
3.47%
28.82
|
1.32%
75.84
|
0.38%
266.1
|
0.09%
1166.86
|
| 4 |
2.48%
40.28
|
2.83%
35.33
|
1.61%
61.98
|
0.61%
163.11
|
0.17%
572.41
|
0.04%
2512.56
|
| 5 |
0.92%
108.27
|
1.05%
94.98
|
0.6%
166.61
|
0.23%
438.4
|
0.07%
1538.46
|
0.01%
6756.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.32%
·
公平:
75.96
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.43% | 15.57% |
| 1.5 | 55.48% | 44.52% |
| 2.5 | 28.55% | 71.45% |
| 3.5 | 11.85% | 88.15% |
| 4.5 | 4.09% | 95.91% |
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 | 4.98% | 20.09 |
| 1 | 14.94% | 6.70 |
| 2 | 22.40% | 4.46 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.80% | 5.95 |
| 5+ | 18.47% | 5.41 |
|
大 2.5 57.68%
小 2.5 42.32%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
53.51%
平
24.09%
客 胜
22.40%
大小球 2.5
大 2.5
57.68%
小 2.5
42.32%
双方进球
是
57.43%
否
42.57%
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 | 14.4% 6.94 | 16.56% 6.04 | 69.03% 1.45 |
| -1.5 | 30.97% 3.23 | — | 69.03% 1.45 |
| -1.0 | 30.97% 3.23 | 23.23% 4.3 | 45.8% 2.18 |
| -0.5 | 54.2% 1.85 | — | 45.8% 2.18 |
| 0 (平手) | 54.2% 1.85 | 22.64% 4.42 | 23.16% 4.32 |
| +0.5 | 76.84% 1.3 | — | 23.16% 4.32 |
| +1.0 | 76.84% 1.3 | 14.24% 7.02 | 8.92% 11.21 |
| +1.5 | 91.08% 1.1 | — | 8.92% 11.21 |
| +2.0 | 91.08% 1.1 | 6.22% 16.07 | 2.7% 37.01 |
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。
