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
45.84%
公平赔率
2.18
平
26.71%
公平赔率
3.74
客 胜
27.45%
公平赔率
3.64
最可能比分
1 - 1
概率 11.96%
公平赔率 8.36
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 | 2.18 | — | |
| 平 | 3.74 | — | |
| 客 胜 | 3.64 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.96% | 8.36 |
| 2 | 1-0 | 10.31% | 9.7 |
| 3 | 2-1 | 9.27% | 10.79 |
| 4 | 2-0 | 7.99% | 12.51 |
| 5 | 0-1 | 7.72% | 12.96 |
| 6 | 1-2 | 6.94% | 14.41 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.38% | 18.6 |
| 9 | 3-1 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 0-2 | 4.48% | 22.34 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
7.72%
12.96
|
4.48%
22.34
|
1.73%
57.77
|
0.5%
199.2
|
0.12%
858.37
|
| 1 |
10.31%
9.7
|
11.96%
8.36
|
6.94%
14.41
|
2.68%
37.27
|
0.78%
128.52
|
0.18%
554.02
|
| 2 |
7.99%
12.51
|
9.27%
10.79
|
5.38%
18.6
|
2.08%
48.09
|
0.6%
165.84
|
0.14%
714.8
|
| 3 |
4.13%
24.22
|
4.79%
20.88
|
2.78%
35.99
|
1.07%
93.08
|
0.31%
321.03
|
0.07%
1383.13
|
| 4 |
1.6%
62.49
|
1.86%
53.87
|
1.08%
92.89
|
0.42%
240.21
|
0.12%
828.5
|
0.03%
3571.43
|
| 5 |
0.5%
201.57
|
0.58%
173.79
|
0.33%
299.58
|
0.13%
774.59
|
0.04%
2673.8
|
0.01%
11494.25
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.65%
·
公平:
154.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.84%
平
26.71%
客 胜
27.45%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
54.08%
否
45.92%
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 | 9.5% 10.53 | 14.0% 7.14 | 76.5% 1.31 |
| -1.5 | 23.5% 4.26 | — | 76.5% 1.31 |
| -1.0 | 23.5% 4.26 | 22.82% 4.38 | 53.68% 1.86 |
| -0.5 | 46.32% 2.16 | — | 53.68% 1.86 |
| 0 (平手) | 46.32% 2.16 | 25.2% 3.97 | 28.48% 3.51 |
| +0.5 | 71.52% 1.4 | — | 28.48% 3.51 |
| +1.0 | 71.52% 1.4 | 17.08% 5.86 | 11.41% 8.77 |
| +1.5 | 88.59% 1.13 | — | 11.41% 8.77 |
| +2.0 | 88.59% 1.13 | 7.84% 12.75 | 3.57% 28.04 |
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。
