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
48.31%
公平赔率
2.07
平
25.49%
公平赔率
3.92
客 胜
26.2%
公平赔率
3.82
最可能比分
1 - 1
概率 11.27%
公平赔率 8.87
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 | 2.07 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 3.82 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.27% | 8.87 |
| 2 | 2-1 | 9.52% | 10.5 |
| 3 | 1-0 | 9.39% | 10.65 |
| 4 | 2-0 | 7.94% | 12.6 |
| 5 | 1-2 | 6.76% | 14.79 |
| 6 | 0-1 | 6.67% | 14.99 |
| 7 | 2-2 | 5.71% | 17.5 |
| 8 | 0-0 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 3-1 | 5.37% | 18.64 |
| 10 | 3-0 | 4.47% | 22.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.56%
17.99
|
6.67%
14.99
|
4.0%
24.99
|
1.6%
62.48
|
0.48%
208.25
|
0.12%
868.06
|
| 1 |
9.39%
10.65
|
11.27%
8.87
|
6.76%
14.79
|
2.71%
36.97
|
0.81%
123.23
|
0.19%
513.35
|
| 2 |
7.94%
12.6
|
9.52%
10.5
|
5.71%
17.5
|
2.29%
43.75
|
0.69%
145.84
|
0.16%
607.53
|
| 3 |
4.47%
22.37
|
5.37%
18.64
|
3.22%
31.06
|
1.29%
77.66
|
0.39%
258.87
|
0.09%
1078.75
|
| 4 |
1.89%
52.94
|
2.27%
44.12
|
1.36%
73.52
|
0.54%
183.82
|
0.16%
612.75
|
0.04%
2551.02
|
| 5 |
0.64%
156.62
|
0.77%
130.51
|
0.46%
217.53
|
0.18%
543.77
|
0.06%
1811.59
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.93%
·
公平:
107.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
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 | 5.56% | 17.99 |
| 1 | 16.06% | 6.23 |
| 2 | 23.21% | 4.31 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 16.15% | 6.19 |
| 5+ | 16.66% | 6.00 |
|
大 2.5 55.17%
小 2.5 44.83%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
48.31%
平
25.49%
客 胜
26.20%
大小球 2.5
大 2.5
55.17%
小 2.5
44.83%
双方进球
是
56.99%
否
43.01%
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 | 11.25% 8.89 | 14.86% 6.73 | 73.89% 1.35 |
| -1.5 | 26.11% 3.83 | — | 73.89% 1.35 |
| -1.0 | 26.11% 3.83 | 22.74% 4.4 | 51.15% 1.95 |
| -0.5 | 48.85% 2.05 | — | 51.15% 1.95 |
| 0 (平手) | 48.85% 2.05 | 24.01% 4.17 | 27.14% 3.68 |
| +0.5 | 72.86% 1.37 | — | 27.14% 3.68 |
| +1.0 | 72.86% 1.37 | 16.15% 6.19 | 11.0% 9.09 |
| +1.5 | 89.0% 1.12 | — | 11.0% 9.09 |
| +2.0 | 89.0% 1.12 | 7.49% 13.35 | 3.5% 28.53 |
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。
