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
34.07%
公平赔率
2.94
平
29.14%
公平赔率
3.43
客 胜
36.79%
公平赔率
2.72
最可能比分
1 - 1
概率 13.04%
公平赔率 7.67
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 | 2.94 | — | |
| 平 | 3.43 | — | |
| 客 胜 | 2.72 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 0-1 | 10.96% | 9.13 |
| 3 | 1-0 | 10.69% | 9.36 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 1-2 | 7.95% | 12.57 |
| 6 | 2-1 | 7.76% | 12.89 |
| 7 | 0-2 | 6.68% | 14.96 |
| 8 | 2-0 | 6.36% | 15.72 |
| 9 | 2-2 | 4.73% | 21.13 |
| 10 | 1-3 | 3.23% | 30.92 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
10.96%
9.13
|
6.68%
14.96
|
2.72%
36.79
|
0.83%
120.63
|
0.2%
494.32
|
| 1 |
10.69%
9.36
|
13.04%
7.67
|
7.95%
12.57
|
3.23%
30.92
|
0.99%
101.36
|
0.24%
415.45
|
| 2 |
6.36%
15.72
|
7.76%
12.89
|
4.73%
21.13
|
1.92%
51.96
|
0.59%
170.36
|
0.14%
698.32
|
| 3 |
2.52%
39.64
|
3.08%
32.49
|
1.88%
53.27
|
0.76%
130.99
|
0.23%
429.55
|
0.06%
1760.56
|
| 4 |
0.75%
133.24
|
0.92%
109.22
|
0.56%
179.05
|
0.23%
440.33
|
0.07%
1443.0
|
0.02%
5917.16
|
| 5 |
0.18%
559.91
|
0.22%
458.93
|
0.13%
752.45
|
0.05%
1848.43
|
0.02%
6060.61
|
0.0%
25000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.31%
·
公平:
326.16
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大 2.5 43.29%
小 2.5 56.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.07%
平
29.14%
客 胜
36.79%
大小球 2.5
大 2.5
43.29%
小 2.5
56.71%
双方进球
是
49.04%
否
50.96%
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 | 4.86% 20.59 | 10.05% 9.95 | 85.09% 1.18 |
| -1.5 | 14.91% 6.71 | — | 85.09% 1.18 |
| -1.0 | 14.91% 6.71 | 20.57% 4.86 | 64.52% 1.55 |
| -0.5 | 35.48% 2.82 | — | 64.52% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.48% 2.82 | 27.59% 3.62 | 36.93% 2.71 |
| +0.5 | 63.07% 1.59 | — | 36.93% 2.71 |
| +1.0 | 63.07% 1.59 | 21.09% 4.74 | 15.84% 6.31 |
| +1.5 | 84.16% 1.19 | — | 15.84% 6.31 |
| +2.0 | 84.16% 1.19 | 10.57% 9.46 | 5.28% 18.95 |
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。
