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
41.8%
公平赔率
2.39
平
28.14%
公平赔率
3.55
客 胜
30.06%
公平赔率
3.33
最可能比分
1 - 1
概率 12.64%
公平赔率 7.91
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 | 2.39 | — | |
| 平 | 3.55 | — | |
| 客 胜 | 3.33 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.64% | 7.91 |
| 2 | 1-0 | 10.99% | 9.1 |
| 3 | 0-1 | 9.16% | 10.92 |
| 4 | 2-1 | 8.72% | 11.46 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 2-0 | 7.59% | 13.18 |
| 7 | 1-2 | 7.27% | 13.76 |
| 8 | 0-2 | 5.27% | 18.98 |
| 9 | 2-2 | 5.02% | 19.94 |
| 10 | 3-1 | 4.01% | 24.92 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
9.16%
10.92
|
5.27%
18.98
|
2.02%
49.52
|
0.58%
172.27
|
0.13%
749.06
|
| 1 |
10.99%
9.1
|
12.64%
7.91
|
7.27%
13.76
|
2.79%
35.89
|
0.8%
124.83
|
0.18%
542.59
|
| 2 |
7.59%
13.18
|
8.72%
11.46
|
5.02%
19.94
|
1.92%
52.01
|
0.55%
180.9
|
0.13%
786.78
|
| 3 |
3.49%
28.66
|
4.01%
24.92
|
2.31%
43.34
|
0.88%
113.07
|
0.25%
393.24
|
0.06%
1709.4
|
| 4 |
1.2%
83.07
|
1.38%
72.24
|
0.8%
125.63
|
0.31%
327.76
|
0.09%
1140.25
|
0.02%
4950.5
|
| 5 |
0.33%
301.02
|
0.38%
261.71
|
0.22%
455.17
|
0.08%
1187.65
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
17857.14
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.42%
·
公平:
238.49
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大 2.5 46.39%
小 2.5 53.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.80%
平
28.14%
客 胜
30.06%
大小球 2.5
大 2.5
46.39%
小 2.5
53.61%
双方进球
是
51.14%
否
48.86%
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 | 7.3% 13.69 | 12.48% 8.01 | 80.21% 1.25 |
| -1.5 | 19.79% 5.05 | — | 80.21% 1.25 |
| -1.0 | 19.79% 5.05 | 22.35% 4.47 | 57.86% 1.73 |
| -0.5 | 42.14% 2.37 | — | 57.86% 1.73 |
| 0 (平手) | 42.14% 2.37 | 26.6% 3.76 | 31.26% 3.2 |
| +0.5 | 68.74% 1.45 | — | 31.26% 3.2 |
| +1.0 | 68.74% 1.45 | 18.63% 5.37 | 12.63% 7.92 |
| +1.5 | 87.37% 1.14 | — | 12.63% 7.92 |
| +2.0 | 87.37% 1.14 | 8.67% 11.54 | 3.96% 25.24 |
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。
