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
44.89%
公平赔率
2.23
平
26.93%
公平赔率
3.71
客 胜
28.18%
公平赔率
3.55
最可能比分
1 - 1
概率 12.07%
公平赔率 8.28
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 3.71 | — | |
| 客 胜 | 3.55 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.07% | 8.28 |
| 2 | 1-0 | 10.32% | 9.69 |
| 3 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 4 | 0-1 | 7.94% | 12.59 |
| 5 | 2-0 | 7.84% | 12.75 |
| 6 | 1-2 | 7.06% | 14.16 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.37% | 18.63 |
| 9 | 3-1 | 4.65% | 21.51 |
| 10 | 0-2 | 4.65% | 21.52 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
7.94%
12.59
|
4.65%
21.52
|
1.81%
55.19
|
0.53%
188.68
|
0.12%
806.45
|
| 1 |
10.32%
9.69
|
12.07%
8.28
|
7.06%
14.16
|
2.75%
36.31
|
0.81%
124.13
|
0.19%
530.5
|
| 2 |
7.84%
12.75
|
9.17%
10.9
|
5.37%
18.63
|
2.09%
47.77
|
0.61%
163.32
|
0.14%
697.84
|
| 3 |
3.97%
25.17
|
4.65%
21.51
|
2.72%
36.77
|
1.06%
94.29
|
0.31%
322.37
|
0.07%
1377.41
|
| 4 |
1.51%
66.23
|
1.77%
56.61
|
1.03%
96.77
|
0.4%
248.14
|
0.12%
848.18
|
0.03%
3623.19
|
| 5 |
0.46%
217.86
|
0.54%
186.22
|
0.31%
318.37
|
0.12%
816.33
|
0.04%
2793.3
|
0.01%
11904.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.61%
·
公平:
165.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大 2.5 50.39%
小 2.5 49.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.89%
平
26.93%
客 胜
28.18%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
53.88%
否
46.12%
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 | 9.02% 11.08 | 13.66% 7.32 | 77.32% 1.29 |
| -1.5 | 22.68% 4.41 | — | 77.32% 1.29 |
| -1.0 | 22.68% 4.41 | 22.65% 4.41 | 54.67% 1.83 |
| -0.5 | 45.33% 2.21 | — | 54.67% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.33% 2.21 | 25.41% 3.93 | 29.26% 3.42 |
| +0.5 | 70.74% 1.41 | — | 29.26% 3.42 |
| +1.0 | 70.74% 1.41 | 17.44% 5.73 | 11.82% 8.46 |
| +1.5 | 88.18% 1.13 | — | 11.82% 8.46 |
| +2.0 | 88.18% 1.13 | 8.09% 12.36 | 3.73% 26.83 |
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。
