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
40.51%
公平赔率
2.47
平
28.54%
公平赔率
3.5
客 胜
30.95%
公平赔率
3.23
最可能比分
1 - 1
概率 12.81%
公平赔率 7.81
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 | 2.47 | — | |
| 平 | 3.5 | — | |
| 客 胜 | 3.23 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.81% | 7.81 |
| 2 | 1-0 | 11.14% | 8.98 |
| 3 | 0-1 | 9.63% | 10.38 |
| 4 | 2-1 | 8.52% | 11.74 |
| 5 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 6 | 2-0 | 7.41% | 13.5 |
| 7 | 1-2 | 7.36% | 13.58 |
| 8 | 0-2 | 5.54% | 18.06 |
| 9 | 2-2 | 4.9% | 20.42 |
| 10 | 3-1 | 3.78% | 26.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
9.63%
10.38
|
5.54%
18.06
|
2.12%
47.11
|
0.61%
163.85
|
0.14%
712.25
|
| 1 |
11.14%
8.98
|
12.81%
7.81
|
7.36%
13.58
|
2.82%
35.42
|
0.81%
123.2
|
0.19%
535.62
|
| 2 |
7.41%
13.5
|
8.52%
11.74
|
4.9%
20.42
|
1.88%
53.27
|
0.54%
185.25
|
0.12%
805.8
|
| 3 |
3.28%
30.45
|
3.78%
26.48
|
2.17%
46.06
|
0.83%
120.15
|
0.24%
417.89
|
0.06%
1818.18
|
| 4 |
1.09%
91.59
|
1.26%
79.64
|
0.72%
138.5
|
0.28%
361.4
|
0.08%
1256.28
|
0.02%
5464.48
|
| 5 |
0.29%
344.35
|
0.33%
299.4
|
0.19%
520.83
|
0.07%
1358.7
|
0.02%
4716.98
|
0.0%
20408.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.37%
·
公平:
270.12
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大 2.5 45.1%
小 2.5 54.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.51%
平
28.54%
客 胜
30.95%
大小球 2.5
大 2.5
45.1%
小 2.5
54.9%
双方进球
是
50.26%
否
49.74%
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 | 6.69% 14.95 | 11.98% 8.34 | 81.33% 1.23 |
| -1.5 | 18.67% 5.36 | — | 81.33% 1.23 |
| -1.0 | 18.67% 5.36 | 22.13% 4.52 | 59.2% 1.69 |
| -0.5 | 40.8% 2.45 | — | 59.2% 1.69 |
| 0 (平手) | 40.8% 2.45 | 27.0% 3.7 | 32.2% 3.11 |
| +0.5 | 67.8% 1.47 | — | 32.2% 3.11 |
| +1.0 | 67.8% 1.47 | 19.13% 5.23 | 13.07% 7.65 |
| +1.5 | 86.93% 1.15 | — | 13.07% 7.65 |
| +2.0 | 86.93% 1.15 | 8.96% 11.16 | 4.11% 24.32 |
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。
