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
32.28%
公平赔率
3.1
平
29.82%
公平赔率
3.35
客 胜
37.9%
公平赔率
2.64
最可能比分
1 - 1
概率 13.22%
公平赔率 7.56
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 | 3.1 | — | |
| 平 | 3.35 | — | |
| 客 胜 | 2.64 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 0-1 | 11.91% | 8.4 |
| 3 | 1-0 | 11.02% | 9.08 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 1-2 | 7.93% | 12.61 |
| 6 | 2-1 | 7.34% | 13.63 |
| 7 | 0-2 | 7.15% | 13.99 |
| 8 | 2-0 | 6.12% | 16.35 |
| 9 | 2-2 | 4.4% | 22.71 |
| 10 | 1-3 | 3.17% | 31.51 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
11.91%
8.4
|
7.15%
13.99
|
2.86%
34.98
|
0.86%
116.6
|
0.21%
485.91
|
| 1 |
11.02%
9.08
|
13.22%
7.56
|
7.93%
12.61
|
3.17%
31.51
|
0.95%
105.04
|
0.23%
437.64
|
| 2 |
6.12%
16.35
|
7.34%
13.63
|
4.4%
22.71
|
1.76%
56.78
|
0.53%
189.29
|
0.13%
788.64
|
| 3 |
2.26%
44.2
|
2.72%
36.83
|
1.63%
61.39
|
0.65%
153.47
|
0.2%
511.51
|
0.05%
2132.2
|
| 4 |
0.63%
159.26
|
0.75%
132.73
|
0.45%
221.19
|
0.18%
553.1
|
0.05%
1845.02
|
0.01%
7692.31
|
| 5 |
0.14%
717.36
|
0.17%
597.73
|
0.1%
996.02
|
0.04%
2493.77
|
0.01%
8333.33
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.25%
·
公平:
398.09
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大 2.5 40.66%
小 2.5 59.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.28%
平
29.82%
客 胜
37.90%
大小球 2.5
大 2.5
40.66%
小 2.5
59.34%
双方进球
是
46.85%
否
53.15%
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 | 4.15% 24.1 | 9.32% 10.72 | 86.53% 1.16 |
| -1.5 | 13.47% 7.42 | — | 86.53% 1.16 |
| -1.0 | 13.47% 7.42 | 20.18% 4.96 | 66.35% 1.51 |
| -0.5 | 33.65% 2.97 | — | 66.35% 1.51 |
| 0 (平手) | 33.65% 2.97 | 28.26% 3.54 | 38.09% 2.63 |
| +0.5 | 61.91% 1.62 | — | 38.09% 2.63 |
| +1.0 | 61.91% 1.62 | 21.81% 4.58 | 16.27% 6.14 |
| +1.5 | 83.73% 1.19 | — | 16.27% 6.14 |
| +2.0 | 83.73% 1.19 | 10.9% 9.18 | 5.38% 18.6 |
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。
