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
37.34%
公平赔率
2.68
平
29.48%
公平赔率
3.39
客 胜
33.18%
公平赔率
3.01
最可能比分
1 - 1
概率 13.14%
公平赔率 7.61
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 | 2.68 | — | |
| 平 | 3.39 | — | |
| 客 胜 | 3.01 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.14% | 7.61 |
| 2 | 1-0 | 11.42% | 8.75 |
| 3 | 0-1 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 2-1 | 7.95% | 12.58 |
| 6 | 1-2 | 7.55% | 13.24 |
| 7 | 2-0 | 6.91% | 14.47 |
| 8 | 0-2 | 6.24% | 16.02 |
| 9 | 2-2 | 4.57% | 21.88 |
| 10 | 3-1 | 3.21% | 31.19 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
10.86%
9.21
|
6.24%
16.02
|
2.39%
41.78
|
0.69%
145.33
|
0.16%
631.71
|
| 1 |
11.42%
8.75
|
13.14%
7.61
|
7.55%
13.24
|
2.9%
34.53
|
0.83%
120.11
|
0.19%
522.19
|
| 2 |
6.91%
14.47
|
7.95%
12.58
|
4.57%
21.88
|
1.75%
57.07
|
0.5%
198.53
|
0.12%
862.81
|
| 3 |
2.79%
35.87
|
3.21%
31.19
|
1.84%
54.24
|
0.71%
141.5
|
0.2%
492.13
|
0.05%
2141.33
|
| 4 |
0.84%
118.58
|
0.97%
103.11
|
0.56%
179.34
|
0.21%
467.73
|
0.06%
1626.02
|
0.01%
7092.2
|
| 5 |
0.2%
489.96
|
0.23%
426.08
|
0.14%
740.74
|
0.05%
1934.24
|
0.01%
6711.41
|
0.0%
29411.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.28%
·
公平:
360.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大 2.5 41.98%
小 2.5 58.02%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.34%
平
29.48%
客 胜
33.18%
大小球 2.5
大 2.5
41.98%
小 2.5
58.02%
双方进球
是
47.96%
否
52.04%
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 | 5.33% 18.77 | 10.73% 9.32 | 83.94% 1.19 |
| -1.5 | 16.06% 6.23 | — | 83.94% 1.19 |
| -1.0 | 16.06% 6.23 | 21.45% 4.66 | 62.5% 1.6 |
| -0.5 | 37.5% 2.67 | — | 62.5% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.5% 2.67 | 27.92% 3.58 | 34.57% 2.89 |
| +0.5 | 65.43% 1.53 | — | 34.57% 2.89 |
| +1.0 | 65.43% 1.53 | 20.38% 4.91 | 14.19% 7.05 |
| +1.5 | 85.81% 1.17 | — | 14.19% 7.05 |
| +2.0 | 85.81% 1.17 | 9.69% 10.32 | 4.5% 22.24 |
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。
