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
29.89%
公平赔率
3.35
平
30.23%
公平赔率
3.31
客 胜
39.87%
公平赔率
2.51
最可能比分
1 - 1
概率 13.27%
公平赔率 7.54
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 | 3.35 | — | |
| 平 | 3.31 | — | |
| 客 胜 | 2.51 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.27% | 7.54 |
| 2 | 0-1 | 12.88% | 7.76 |
| 3 | 1-0 | 10.97% | 9.12 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 8.03% | 12.46 |
| 6 | 0-2 | 7.79% | 12.83 |
| 7 | 2-1 | 6.83% | 14.63 |
| 8 | 2-0 | 5.65% | 17.71 |
| 9 | 2-2 | 4.13% | 24.19 |
| 10 | 1-3 | 3.24% | 30.89 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.88%
7.76
|
7.79%
12.83
|
3.14%
31.81
|
0.95%
105.17
|
0.23%
434.59
|
| 1 |
10.97%
9.12
|
13.27%
7.54
|
8.03%
12.46
|
3.24%
30.89
|
0.98%
102.1
|
0.24%
421.94
|
| 2 |
5.65%
17.71
|
6.83%
14.63
|
4.13%
24.19
|
1.67%
59.97
|
0.5%
198.26
|
0.12%
819.0
|
| 3 |
1.94%
51.58
|
2.35%
42.63
|
1.42%
70.46
|
0.57%
174.67
|
0.17%
577.37
|
0.04%
2386.63
|
| 4 |
0.5%
200.32
|
0.6%
165.54
|
0.37%
273.6
|
0.15%
678.43
|
0.04%
2242.15
|
0.01%
9259.26
|
| 5 |
0.1%
972.76
|
0.12%
803.86
|
0.08%
1328.02
|
0.03%
3289.47
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.23%
·
公平:
443.85
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大 2.5 38.8%
小 2.5 61.2%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.89%
平
30.23%
客 胜
39.87%
大小球 2.5
大 2.5
38.8%
小 2.5
61.2%
双方进球
是
45.13%
否
54.87%
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 | 3.41% 29.31 | 8.39% 11.92 | 88.2% 1.13 |
| -1.5 | 11.8% 8.47 | — | 88.2% 1.13 |
| -1.0 | 11.8% 8.47 | 19.37% 5.16 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (平手) | 31.18% 3.21 | 28.67% 3.49 | 40.16% 2.49 |
| +0.5 | 59.84% 1.67 | — | 40.16% 2.49 |
| +1.0 | 59.84% 1.67 | 22.76% 4.39 | 17.4% 5.75 |
| +1.5 | 82.6% 1.21 | — | 17.4% 5.75 |
| +2.0 | 82.6% 1.21 | 11.58% 8.64 | 5.82% 17.19 |
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。
