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
34.46%
公平赔率
2.9
平
29.29%
公平赔率
3.41
客 胜
36.26%
公平赔率
2.76
最可能比分
1 - 1
概率 13.08%
公平赔率 7.64
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 | 2.9 | — | |
| 平 | 3.41 | — | |
| 客 胜 | 2.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.08% | 7.64 |
| 2 | 0-1 | 11.0% | 9.09 |
| 3 | 1-0 | 10.9% | 9.17 |
| 4 | 0-0 | 9.16% | 10.91 |
| 5 | 1-2 | 7.85% | 12.74 |
| 6 | 2-1 | 7.79% | 12.84 |
| 7 | 0-2 | 6.6% | 15.16 |
| 8 | 2-0 | 6.49% | 15.41 |
| 9 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
| 10 | 1-3 | 3.14% | 31.84 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.16%
10.91
|
11.0%
9.09
|
6.6%
15.16
|
2.64%
37.89
|
0.79%
126.31
|
0.19%
526.32
|
| 1 |
10.9%
9.17
|
13.08%
7.64
|
7.85%
12.74
|
3.14%
31.84
|
0.94%
106.15
|
0.23%
442.28
|
| 2 |
6.49%
15.41
|
7.79%
12.84
|
4.67%
21.41
|
1.87%
53.52
|
0.56%
178.41
|
0.13%
743.49
|
| 3 |
2.57%
38.86
|
3.09%
32.38
|
1.85%
53.97
|
0.74%
134.92
|
0.22%
449.64
|
0.05%
1872.66
|
| 4 |
0.77%
130.62
|
0.92%
108.85
|
0.55%
181.42
|
0.22%
453.51
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
6289.31
|
| 5 |
0.18%
548.85
|
0.22%
457.25
|
0.13%
762.2
|
0.05%
1904.76
|
0.02%
6369.43
|
0.0%
26315.79
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.29%
·
公平:
340.14
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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 | 9.16% | 10.91 |
| 1 | 21.90% | 4.57 |
| 2 | 26.17% | 3.82 |
| 3 | 20.85% | 4.80 |
| 4 | 12.46% | 8.03 |
| 5+ | 9.46% | 10.57 |
|
大 2.5 42.77%
小 2.5 57.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.46%
平
29.29%
客 胜
36.26%
大小球 2.5
大 2.5
42.77%
小 2.5
57.23%
双方进球
是
48.62%
否
51.38%
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 | 4.93% 20.29 | 10.18% 9.82 | 84.89% 1.18 |
| -1.5 | 15.11% 6.62 | — | 84.89% 1.18 |
| -1.0 | 15.11% 6.62 | 20.78% 4.81 | 64.11% 1.56 |
| -0.5 | 35.89% 2.79 | — | 64.11% 1.56 |
| 0 (平手) | 35.89% 2.79 | 27.73% 3.61 | 36.38% 2.75 |
| +0.5 | 63.62% 1.57 | — | 36.38% 2.75 |
| +1.0 | 63.62% 1.57 | 20.95% 4.77 | 15.42% 6.48 |
| +1.5 | 84.58% 1.18 | — | 15.42% 6.48 |
| +2.0 | 84.58% 1.18 | 10.35% 9.66 | 5.07% 19.73 |
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。
