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
58.79%
公平赔率
1.7
平
21.88%
公平赔率
4.57
客 胜
19.33%
公平赔率
5.17
最可能比分
2 - 1
概率 9.82%
公平赔率 10.18
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 | 1.7 | — | |
| 平 | 4.57 | — | |
| 客 胜 | 5.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.82% | 10.18 |
| 2 | 1-1 | 9.27% | 10.79 |
| 3 | 2-0 | 8.54% | 11.71 |
| 4 | 1-0 | 8.06% | 12.41 |
| 5 | 3-1 | 6.94% | 14.41 |
| 6 | 3-0 | 6.04% | 16.57 |
| 7 | 2-2 | 5.65% | 17.71 |
| 8 | 1-2 | 5.33% | 18.77 |
| 9 | 0-1 | 4.37% | 22.88 |
| 10 | 3-2 | 3.99% | 25.06 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.8%
26.31
|
4.37%
22.88
|
2.51%
39.79
|
0.96%
103.8
|
0.28%
361.01
|
0.06%
1569.86
|
| 1 |
8.06%
12.41
|
9.27%
10.79
|
5.33%
18.77
|
2.04%
48.96
|
0.59%
170.3
|
0.14%
740.19
|
| 2 |
8.54%
11.71
|
9.82%
10.18
|
5.65%
17.71
|
2.16%
46.19
|
0.62%
160.67
|
0.14%
698.32
|
| 3 |
6.04%
16.57
|
6.94%
14.41
|
3.99%
25.06
|
1.53%
65.36
|
0.44%
227.38
|
0.1%
988.14
|
| 4 |
3.2%
31.26
|
3.68%
27.18
|
2.12%
47.28
|
0.81%
123.33
|
0.23%
429.0
|
0.05%
1865.67
|
| 5 |
1.36%
73.73
|
1.56%
64.11
|
0.9%
111.5
|
0.34%
290.87
|
0.1%
1012.15
|
0.02%
4405.29
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.25%
·
公平:
44.51
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.0% | 12.0% |
| 1.5 | 62.55% | 37.45% |
| 2.5 | 35.58% | 64.42% |
| 3.5 | 16.51% | 83.48% |
| 4.5 | 6.41% | 93.59% |
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 | 3.80% | 26.31 |
| 1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 20.32% | 4.92 |
| 3 | 22.15% | 4.51 |
| 4 | 18.11% | 5.52 |
| 5+ | 23.19% | 4.31 |
|
大 2.5 63.45%
小 2.5 36.55%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
58.79%
平
21.88%
客 胜
19.33%
大小球 2.5
大 2.5
63.45%
小 2.5
36.55%
双方进球
是
60.13%
否
39.87%
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 | 18.81% 5.32 | 17.98% 5.56 | 63.21% 1.58 |
| -1.5 | 36.78% 2.72 | — | 63.21% 1.58 |
| -1.0 | 36.78% 2.72 | 22.79% 4.39 | 40.43% 2.47 |
| -0.5 | 59.57% 1.68 | — | 40.43% 2.47 |
| 0 (平手) | 59.57% 1.68 | 20.5% 4.88 | 19.92% 5.02 |
| +0.5 | 80.07% 1.25 | — | 19.92% 5.02 |
| +1.0 | 80.07% 1.25 | 12.36% 8.09 | 7.56% 13.22 |
| +1.5 | 92.44% 1.08 | — | 7.56% 13.22 |
| +2.0 | 92.44% 1.08 | 5.29% 18.9 | 2.27% 44.0 |
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。
