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
45.65%
公平赔率
2.19
平
26.58%
公平赔率
3.76
客 胜
27.77%
公平赔率
3.6
最可能比分
1 - 1
概率 11.89%
公平赔率 8.41
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 | 2.19 | — | |
| 平 | 3.76 | — | |
| 客 胜 | 3.6 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.89% | 8.41 |
| 2 | 1-0 | 10.07% | 9.93 |
| 3 | 2-1 | 9.27% | 10.79 |
| 4 | 2-0 | 7.86% | 12.73 |
| 5 | 0-1 | 7.62% | 13.12 |
| 6 | 1-2 | 7.01% | 14.26 |
| 7 | 0-0 | 6.46% | 15.49 |
| 8 | 2-2 | 5.47% | 18.28 |
| 9 | 3-1 | 4.82% | 20.74 |
| 10 | 0-2 | 4.5% | 22.24 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.46%
15.49
|
7.62%
13.12
|
4.5%
22.24
|
1.77%
56.55
|
0.52%
191.72
|
0.12%
812.35
|
| 1 |
10.07%
9.93
|
11.89%
8.41
|
7.01%
14.26
|
2.76%
36.25
|
0.81%
122.9
|
0.19%
520.83
|
| 2 |
7.86%
12.73
|
9.27%
10.79
|
5.47%
18.28
|
2.15%
46.48
|
0.63%
157.55
|
0.15%
667.56
|
| 3 |
4.09%
24.48
|
4.82%
20.74
|
2.84%
35.16
|
1.12%
89.38
|
0.33%
303.03
|
0.08%
1283.7
|
| 4 |
1.59%
62.76
|
1.88%
53.19
|
1.11%
90.15
|
0.44%
229.2
|
0.13%
777.0
|
0.03%
3289.47
|
| 5 |
0.5%
201.17
|
0.59%
170.47
|
0.35%
288.93
|
0.14%
734.75
|
0.04%
2487.56
|
0.01%
10526.32
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.67%
·
公平:
148.43
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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 | 6.46% | 15.49 |
| 1 | 17.69% | 5.65 |
| 2 | 24.24% | 4.13 |
| 3 | 22.14% | 4.52 |
| 4 | 15.16% | 6.59 |
| 5+ | 14.31% | 6.99 |
|
大 2.5 51.61%
小 2.5 48.39%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.65%
平
26.58%
客 胜
27.77%
大小球 2.5
大 2.5
51.61%
小 2.5
48.39%
双方进球
是
54.72%
否
45.28%
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 | 9.51% 10.51 | 13.93% 7.18 | 76.55% 1.31 |
| -1.5 | 23.45% 4.27 | — | 76.55% 1.31 |
| -1.0 | 23.45% 4.27 | 22.67% 4.41 | 53.89% 1.86 |
| -0.5 | 46.11% 2.17 | — | 53.89% 1.86 |
| 0 (平手) | 46.11% 2.17 | 25.07% 3.99 | 28.82% 3.47 |
| +0.5 | 71.18% 1.4 | — | 28.82% 3.47 |
| +1.0 | 71.18% 1.4 | 17.15% 5.83 | 11.67% 8.57 |
| +1.5 | 88.33% 1.13 | — | 11.67% 8.57 |
| +2.0 | 88.33% 1.13 | 7.97% 12.54 | 3.7% 27.05 |
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。
