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
47.77%
公平赔率
2.09
平
26.04%
公平赔率
3.84
客 胜
26.18%
公平赔率
3.82
最可能比分
1 - 1
概率 11.61%
公平赔率 8.61
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 | 2.09 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 3.82 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.61% | 8.61 |
| 2 | 1-0 | 10.01% | 9.99 |
| 3 | 2-1 | 9.46% | 10.57 |
| 4 | 2-0 | 8.16% | 12.26 |
| 5 | 0-1 | 7.12% | 14.04 |
| 6 | 1-2 | 6.74% | 14.85 |
| 7 | 0-0 | 6.14% | 16.28 |
| 8 | 2-2 | 5.49% | 18.22 |
| 9 | 3-1 | 5.14% | 19.45 |
| 10 | 3-0 | 4.43% | 22.56 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.14%
16.28
|
7.12%
14.04
|
4.13%
24.2
|
1.6%
62.58
|
0.46%
215.8
|
0.11%
930.23
|
| 1 |
10.01%
9.99
|
11.61%
8.61
|
6.74%
14.85
|
2.6%
38.4
|
0.76%
132.4
|
0.18%
570.78
|
| 2 |
8.16%
12.26
|
9.46%
10.57
|
5.49%
18.22
|
2.12%
47.11
|
0.62%
162.44
|
0.14%
700.28
|
| 3 |
4.43%
22.56
|
5.14%
19.45
|
2.98%
33.53
|
1.15%
86.71
|
0.33%
298.95
|
0.08%
1288.66
|
| 4 |
1.81%
55.35
|
2.1%
47.72
|
1.22%
82.27
|
0.47%
212.77
|
0.14%
733.68
|
0.03%
3164.56
|
| 5 |
0.59%
169.81
|
0.68%
146.37
|
0.4%
252.4
|
0.15%
652.74
|
0.04%
2252.25
|
0.01%
9708.74
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.78%
·
公平:
127.47
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 6.14% | 16.28 |
| 1 | 17.14% | 5.84 |
| 2 | 23.91% | 4.18 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 15.51% | 6.45 |
| 5+ | 15.08% | 6.63 |
|
大 2.5 52.82%
小 2.5 47.18%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.77%
平
26.04%
客 胜
26.18%
大小球 2.5
大 2.5
52.82%
小 2.5
47.18%
双方进球
是
55.2%
否
44.8%
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 | 10.65% 9.39 | 14.68% 6.81 | 74.67% 1.34 |
| -1.5 | 25.33% 3.95 | — | 74.67% 1.34 |
| -1.0 | 25.33% 3.95 | 22.98% 4.35 | 51.69% 1.93 |
| -0.5 | 48.31% 2.07 | — | 51.69% 1.93 |
| 0 (平手) | 48.31% 2.07 | 24.55% 4.07 | 27.15% 3.68 |
| +0.5 | 72.85% 1.37 | — | 27.15% 3.68 |
| +1.0 | 72.85% 1.37 | 16.35% 6.12 | 10.8% 9.26 |
| +1.5 | 89.2% 1.12 | — | 10.8% 9.26 |
| +2.0 | 89.2% 1.12 | 7.44% 13.45 | 3.36% 29.77 |
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。
