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
39.2%
公平赔率
2.55
平
28.94%
公平赔率
3.46
客 胜
31.86%
公平赔率
3.14
最可能比分
1 - 1
概率 12.96%
公平赔率 7.72
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 | 2.55 | — | |
| 平 | 3.46 | — | |
| 客 胜 | 3.14 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.96% | 7.72 |
| 2 | 1-0 | 11.27% | 8.87 |
| 3 | 0-1 | 10.12% | 9.88 |
| 4 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 2-1 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 1-2 | 7.45% | 13.42 |
| 7 | 2-0 | 7.21% | 13.87 |
| 8 | 0-2 | 5.82% | 17.18 |
| 9 | 2-2 | 4.77% | 20.97 |
| 10 | 3-1 | 3.54% | 28.26 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
10.12%
9.88
|
5.82%
17.18
|
2.23%
44.81
|
0.64%
155.86
|
0.15%
677.51
|
| 1 |
11.27%
8.87
|
12.96%
7.72
|
7.45%
13.42
|
2.86%
35.01
|
0.82%
121.77
|
0.19%
529.38
|
| 2 |
7.21%
13.87
|
8.29%
12.06
|
4.77%
20.97
|
1.83%
54.7
|
0.53%
190.26
|
0.12%
827.13
|
| 3 |
3.08%
32.5
|
3.54%
28.26
|
2.03%
49.15
|
0.78%
128.21
|
0.22%
446.03
|
0.05%
1937.98
|
| 4 |
0.98%
101.55
|
1.13%
88.31
|
0.65%
153.59
|
0.25%
400.64
|
0.07%
1392.76
|
0.02%
6060.61
|
| 5 |
0.25%
396.67
|
0.29%
344.95
|
0.17%
599.88
|
0.06%
1564.95
|
0.02%
5434.78
|
0.0%
23809.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.33%
·
公平:
305.44
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
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 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大 2.5 43.81%
小 2.5 56.19%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.20%
平
28.94%
客 胜
31.86%
大小球 2.5
大 2.5
43.81%
小 2.5
56.19%
双方进球
是
49.34%
否
50.66%
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 | 6.1% 16.38 | 11.47% 8.72 | 82.43% 1.21 |
| -1.5 | 17.57% 5.69 | — | 82.43% 1.21 |
| -1.0 | 17.57% 5.69 | 21.87% 4.57 | 60.56% 1.65 |
| -0.5 | 39.44% 2.54 | — | 60.56% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.44% 2.54 | 27.39% 3.65 | 33.17% 3.01 |
| +0.5 | 66.83% 1.5 | — | 33.17% 3.01 |
| +1.0 | 66.83% 1.5 | 19.65% 5.09 | 13.53% 7.39 |
| +1.5 | 86.47% 1.16 | — | 13.53% 7.39 |
| +2.0 | 86.47% 1.16 | 9.26% 10.8 | 4.27% 23.43 |
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。
