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
43.11%
公平赔率
2.32
平
27.61%
公平赔率
3.62
客 胜
29.27%
公平赔率
3.42
最可能比分
1 - 1
概率 12.41%
公平赔率 8.06
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 | 2.32 | — | |
| 平 | 3.62 | — | |
| 客 胜 | 3.42 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.41% | 8.06 |
| 2 | 1-0 | 10.7% | 9.35 |
| 3 | 2-1 | 8.93% | 11.19 |
| 4 | 0-1 | 8.62% | 11.61 |
| 5 | 2-0 | 7.7% | 12.99 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.2% | 13.9 |
| 8 | 2-2 | 5.18% | 19.3 |
| 9 | 0-2 | 5.0% | 20.01 |
| 10 | 3-1 | 4.29% | 23.32 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.62%
11.61
|
5.0%
20.01
|
1.93%
51.75
|
0.56%
178.48
|
0.13%
769.23
|
| 1 |
10.7%
9.35
|
12.41%
8.06
|
7.2%
13.9
|
2.78%
35.94
|
0.81%
123.93
|
0.19%
534.19
|
| 2 |
7.7%
12.99
|
8.93%
11.19
|
5.18%
19.3
|
2.0%
49.92
|
0.58%
172.12
|
0.13%
741.84
|
| 3 |
3.7%
27.05
|
4.29%
23.32
|
2.49%
40.21
|
0.96%
103.99
|
0.28%
358.55
|
0.06%
1545.6
|
| 4 |
1.33%
75.15
|
1.54%
64.78
|
0.9%
111.69
|
0.35%
288.85
|
0.1%
996.02
|
0.02%
4291.85
|
| 5 |
0.38%
260.96
|
0.44%
224.92
|
0.26%
387.9
|
0.1%
1003.01
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
14925.37
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.49%
·
公平:
202.96
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.11%
平
27.61%
客 胜
29.27%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.39%
否
47.61%
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 | 8.01% 12.48 | 12.99% 7.7 | 79.0% 1.27 |
| -1.5 | 21.0% 4.76 | — | 79.0% 1.27 |
| -1.0 | 21.0% 4.76 | 22.49% 4.45 | 56.5% 1.77 |
| -0.5 | 43.5% 2.3 | — | 56.5% 1.77 |
| 0 (平手) | 43.5% 2.3 | 26.08% 3.83 | 30.42% 3.29 |
| +0.5 | 69.58% 1.44 | — | 30.42% 3.29 |
| +1.0 | 69.58% 1.44 | 18.12% 5.52 | 12.3% 8.13 |
| +1.5 | 87.7% 1.14 | — | 12.3% 8.13 |
| +2.0 | 87.7% 1.14 | 8.43% 11.86 | 3.87% 25.83 |
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。
