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
41.33%
公平赔率
2.42
平
28.18%
公平赔率
3.55
客 胜
30.49%
公平赔率
3.28
最可能比分
1 - 1
概率 12.66%
公平赔率 7.9
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 | 2.42 | — | |
| 平 | 3.55 | — | |
| 客 胜 | 3.28 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.66% | 7.9 |
| 2 | 1-0 | 10.91% | 9.16 |
| 3 | 0-1 | 9.24% | 10.82 |
| 4 | 2-1 | 8.67% | 11.53 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 2-0 | 7.48% | 13.38 |
| 7 | 1-2 | 7.34% | 13.62 |
| 8 | 0-2 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 2-2 | 5.03% | 19.88 |
| 10 | 3-1 | 3.96% | 25.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
9.24%
10.82
|
5.36%
18.66
|
2.07%
48.26
|
0.6%
166.39
|
0.14%
717.36
|
| 1 |
10.91%
9.16
|
12.66%
7.9
|
7.34%
13.62
|
2.84%
35.22
|
0.82%
121.46
|
0.19%
523.56
|
| 2 |
7.48%
13.38
|
8.67%
11.53
|
5.03%
19.88
|
1.94%
51.42
|
0.56%
177.3
|
0.13%
764.53
|
| 3 |
3.41%
29.29
|
3.96%
25.25
|
2.3%
43.54
|
0.89%
112.6
|
0.26%
388.2
|
0.06%
1672.24
|
| 4 |
1.17%
85.53
|
1.36%
73.73
|
0.79%
127.11
|
0.3%
328.73
|
0.09%
1133.79
|
0.02%
4878.05
|
| 5 |
0.32%
312.11
|
0.37%
269.11
|
0.22%
464.04
|
0.08%
1200.48
|
0.02%
4132.23
|
0.01%
17857.14
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
241.31
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
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
41.33%
平
28.18%
客 胜
30.49%
大小球 2.5
大 2.5
46.39%
小 2.5
53.61%
双方进球
是
51.21%
否
48.79%
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 | 7.13% 14.03 | 12.31% 8.12 | 80.56% 1.24 |
| -1.5 | 19.44% 5.14 | — | 80.56% 1.24 |
| -1.0 | 19.44% 5.14 | 22.21% 4.5 | 58.35% 1.71 |
| -0.5 | 41.65% 2.4 | — | 58.35% 1.71 |
| 0 (平手) | 41.65% 2.4 | 26.64% 3.75 | 31.71% 3.15 |
| +0.5 | 68.29% 1.46 | — | 31.71% 3.15 |
| +1.0 | 68.29% 1.46 | 18.81% 5.32 | 12.91% 7.75 |
| +1.5 | 87.09% 1.15 | — | 12.91% 7.75 |
| +2.0 | 87.09% 1.15 | 8.83% 11.33 | 4.08% 24.52 |
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。
