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
40.79%
公平赔率
2.45
平
27.8%
公平赔率
3.6
客 胜
31.42%
公平赔率
3.18
最可能比分
1 - 1
概率 12.49%
公平赔率 8.01
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 | 2.45 | — | |
| 平 | 3.6 | — | |
| 客 胜 | 3.18 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.49% | 8.01 |
| 2 | 1-0 | 10.32% | 9.69 |
| 3 | 0-1 | 8.99% | 11.13 |
| 4 | 2-1 | 8.68% | 11.52 |
| 5 | 1-2 | 7.56% | 13.23 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 7.18% | 13.94 |
| 8 | 0-2 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 2-2 | 5.25% | 19.04 |
| 10 | 3-1 | 4.02% | 24.86 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.99%
11.13
|
5.44%
18.39
|
2.19%
45.6
|
0.66%
150.74
|
0.16%
623.05
|
| 1 |
10.32%
9.69
|
12.49%
8.01
|
7.56%
13.23
|
3.05%
32.81
|
0.92%
108.45
|
0.22%
448.23
|
| 2 |
7.18%
13.94
|
8.68%
11.52
|
5.25%
19.04
|
2.12%
47.2
|
0.64%
156.03
|
0.16%
644.75
|
| 3 |
3.32%
30.08
|
4.02%
24.86
|
2.43%
41.09
|
0.98%
101.87
|
0.3%
336.81
|
0.07%
1390.82
|
| 4 |
1.16%
86.56
|
1.4%
71.54
|
0.85%
118.25
|
0.34%
293.17
|
0.1%
968.99
|
0.03%
4000.0
|
| 5 |
0.32%
311.33
|
0.39%
257.33
|
0.24%
425.35
|
0.09%
1054.85
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.46%
·
公平:
215.1
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.79%
平
27.80%
客 胜
31.42%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.7%
否
47.3%
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 | 7.12% 14.04 | 12.15% 8.23 | 80.73% 1.24 |
| -1.5 | 19.27% 5.19 | — | 80.73% 1.24 |
| -1.0 | 19.27% 5.19 | 21.81% 4.58 | 58.92% 1.7 |
| -0.5 | 41.08% 2.43 | — | 58.92% 1.7 |
| 0 (平手) | 41.08% 2.43 | 26.26% 3.81 | 32.66% 3.06 |
| +0.5 | 67.34% 1.48 | — | 32.66% 3.06 |
| +1.0 | 67.34% 1.48 | 18.99% 5.27 | 13.67% 7.32 |
| +1.5 | 86.33% 1.16 | — | 13.67% 7.32 |
| +2.0 | 86.33% 1.16 | 9.2% 10.87 | 4.47% 22.39 |
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。
