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
37.7%
公平赔率
2.65
平
28.66%
公平赔率
3.49
客 胜
33.64%
公平赔率
2.97
最可能比分
1 - 1
概率 12.87%
公平赔率 7.77
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 | 2.65 | — | |
| 平 | 3.49 | — | |
| 客 胜 | 2.97 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.87% | 7.77 |
| 2 | 1-0 | 10.64% | 9.4 |
| 3 | 0-1 | 10.13% | 9.87 |
| 4 | 0-0 | 8.37% | 11.94 |
| 5 | 2-1 | 8.17% | 12.24 |
| 6 | 1-2 | 7.79% | 12.84 |
| 7 | 2-0 | 6.75% | 14.81 |
| 8 | 0-2 | 6.13% | 16.31 |
| 9 | 2-2 | 4.94% | 20.23 |
| 10 | 3-1 | 3.46% | 28.91 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.37%
11.94
|
10.13%
9.87
|
6.13%
16.31
|
2.47%
40.44
|
0.75%
133.69
|
0.18%
552.49
|
| 1 |
10.64%
9.4
|
12.87%
7.77
|
7.79%
12.84
|
3.14%
31.85
|
0.95%
105.27
|
0.23%
434.97
|
| 2 |
6.75%
14.81
|
8.17%
12.24
|
4.94%
20.23
|
1.99%
50.15
|
0.6%
165.78
|
0.15%
684.93
|
| 3 |
2.86%
34.98
|
3.46%
28.91
|
2.09%
47.78
|
0.84%
118.47
|
0.26%
391.54
|
0.06%
1618.12
|
| 4 |
0.91%
110.17
|
1.1%
91.05
|
0.66%
150.49
|
0.27%
373.13
|
0.08%
1233.05
|
0.02%
5102.04
|
| 5 |
0.23%
433.65
|
0.28%
358.42
|
0.17%
592.42
|
0.07%
1468.43
|
0.02%
4854.37
|
0.01%
20000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.35%
·
公平:
281.85
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
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 | 8.37% | 11.94 |
| 1 | 20.77% | 4.82 |
| 2 | 25.75% | 3.88 |
| 3 | 21.29% | 4.70 |
| 4 | 13.20% | 7.58 |
| 5+ | 10.62% | 9.42 |
|
大 2.5 45.1%
小 2.5 54.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.70%
平
28.66%
客 胜
33.64%
大小球 2.5
大 2.5
45.1%
小 2.5
54.9%
双方进球
是
50.47%
否
49.53%
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 | 5.74% 17.43 | 10.95% 9.13 | 83.31% 1.2 |
| -1.5 | 16.69% 5.99 | — | 83.31% 1.2 |
| -1.0 | 16.69% 5.99 | 21.19% 4.72 | 62.12% 1.61 |
| -0.5 | 37.88% 2.64 | — | 62.12% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.88% 2.64 | 27.12% 3.69 | 35.01% 2.86 |
| +0.5 | 64.99% 1.54 | — | 35.01% 2.86 |
| +1.0 | 64.99% 1.54 | 20.19% 4.95 | 14.82% 6.75 |
| +1.5 | 85.18% 1.17 | — | 14.82% 6.75 |
| +2.0 | 85.18% 1.17 | 9.94% 10.06 | 4.88% 20.5 |
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。
