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
42.18%
公平赔率
2.37
平
27.69%
公平赔率
3.61
客 胜
30.13%
公平赔率
3.32
最可能比分
1 - 1
概率 12.45%
公平赔率 8.04
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 | 2.37 | — | |
| 平 | 3.61 | — | |
| 客 胜 | 3.32 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.45% | 8.04 |
| 2 | 1-0 | 10.55% | 9.48 |
| 3 | 2-1 | 8.84% | 11.32 |
| 4 | 0-1 | 8.76% | 11.41 |
| 5 | 2-0 | 7.49% | 13.35 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.34% | 13.62 |
| 8 | 2-2 | 5.21% | 19.18 |
| 9 | 0-2 | 5.17% | 19.34 |
| 10 | 3-1 | 4.18% | 23.91 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.76%
11.41
|
5.17%
19.34
|
2.03%
49.17
|
0.6%
166.67
|
0.14%
706.21
|
| 1 |
10.55%
9.48
|
12.45%
8.04
|
7.34%
13.62
|
2.89%
34.62
|
0.85%
117.37
|
0.2%
497.27
|
| 2 |
7.49%
13.35
|
8.84%
11.32
|
5.21%
19.18
|
2.05%
48.77
|
0.6%
165.32
|
0.14%
700.28
|
| 3 |
3.54%
28.21
|
4.18%
23.91
|
2.47%
40.53
|
0.97%
103.03
|
0.29%
349.28
|
0.07%
1479.29
|
| 4 |
1.26%
79.47
|
1.48%
67.35
|
0.88%
114.16
|
0.34%
290.19
|
0.1%
984.25
|
0.02%
4166.67
|
| 5 |
0.36%
279.8
|
0.42%
237.14
|
0.25%
401.93
|
0.1%
1021.45
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
14705.88
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.48%
·
公平:
208.33
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
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
42.18%
平
27.69%
客 胜
30.13%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.53%
否
47.47%
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 | 7.65% 13.07 | 12.65% 7.9 | 79.7% 1.25 |
| -1.5 | 20.3% 4.93 | — | 79.7% 1.25 |
| -1.0 | 20.3% 4.93 | 22.23% 4.5 | 57.47% 1.74 |
| -0.5 | 42.53% 2.35 | — | 57.47% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.53% 2.35 | 26.17% 3.82 | 31.31% 3.19 |
| +0.5 | 68.69% 1.46 | — | 31.31% 3.19 |
| +1.0 | 68.69% 1.46 | 18.47% 5.41 | 12.84% 7.79 |
| +1.5 | 87.16% 1.15 | — | 12.84% 7.79 |
| +2.0 | 87.16% 1.15 | 8.74% 11.45 | 4.1% 24.38 |
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。
