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
31.36%
公平赔率
3.19
平
29.78%
公平赔率
3.36
客 胜
38.86%
公平赔率
2.57
最可能比分
1 - 1
概率 13.2%
公平赔率 7.58
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 | 3.19 | — | |
| 平 | 3.36 | — | |
| 客 胜 | 2.57 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.2% | 7.58 |
| 2 | 0-1 | 12.11% | 8.26 |
| 3 | 1-0 | 10.82% | 9.24 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 1-2 | 8.05% | 12.42 |
| 6 | 0-2 | 7.39% | 13.54 |
| 7 | 2-1 | 7.19% | 13.9 |
| 8 | 2-0 | 5.9% | 16.96 |
| 9 | 2-2 | 4.39% | 22.79 |
| 10 | 1-3 | 3.27% | 30.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
12.11%
8.26
|
7.39%
13.54
|
3.0%
33.29
|
0.92%
109.15
|
0.22%
447.23
|
| 1 |
10.82%
9.24
|
13.2%
7.58
|
8.05%
12.42
|
3.27%
30.54
|
1.0%
100.13
|
0.24%
410.34
|
| 2 |
5.9%
16.96
|
7.19%
13.9
|
4.39%
22.79
|
1.78%
56.03
|
0.54%
183.72
|
0.13%
753.01
|
| 3 |
2.14%
46.68
|
2.61%
38.26
|
1.59%
62.72
|
0.65%
154.23
|
0.2%
505.56
|
0.05%
2070.39
|
| 4 |
0.58%
171.29
|
0.71%
140.39
|
0.43%
230.15
|
0.18%
565.93
|
0.05%
1855.29
|
0.01%
7633.59
|
| 5 |
0.13%
785.55
|
0.16%
643.92
|
0.09%
1055.97
|
0.04%
2597.4
|
0.01%
8547.01
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.25%
·
公平:
392.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大 2.5 40.66%
小 2.5 59.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.36%
平
29.78%
客 胜
38.86%
大小球 2.5
大 2.5
40.66%
小 2.5
59.34%
双方进球
是
46.78%
否
53.22%
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 | 3.91% 25.61 | 8.99% 11.13 | 87.11% 1.15 |
| -1.5 | 12.89% 7.76 | — | 87.11% 1.15 |
| -1.0 | 12.89% 7.76 | 19.8% 5.05 | 67.31% 1.49 |
| -0.5 | 32.69% 3.06 | — | 67.31% 1.49 |
| 0 (平手) | 32.69% 3.06 | 28.22% 3.54 | 39.09% 2.56 |
| +0.5 | 60.91% 1.64 | — | 39.09% 2.56 |
| +1.0 | 60.91% 1.64 | 22.16% 4.51 | 16.94% 5.9 |
| +1.5 | 83.06% 1.2 | — | 16.94% 5.9 |
| +2.0 | 83.06% 1.2 | 11.26% 8.88 | 5.68% 17.61 |
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。
