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
39.05%
公平赔率
2.56
平
28.18%
公平赔率
3.55
客 胜
32.77%
公平赔率
3.05
最可能比分
1 - 1
概率 12.67%
公平赔率 7.89
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 | 2.56 | — | |
| 平 | 3.55 | — | |
| 客 胜 | 3.05 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.67% | 7.89 |
| 2 | 1-0 | 10.38% | 9.63 |
| 3 | 0-1 | 9.53% | 10.5 |
| 4 | 2-1 | 8.43% | 11.87 |
| 5 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 1-2 | 7.73% | 12.94 |
| 7 | 2-0 | 6.91% | 14.48 |
| 8 | 0-2 | 5.81% | 17.21 |
| 9 | 2-2 | 5.14% | 19.46 |
| 10 | 3-1 | 3.74% | 26.77 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
9.53%
10.5
|
5.81%
17.21
|
2.36%
42.32
|
0.72%
138.75
|
0.18%
568.5
|
| 1 |
10.38%
9.63
|
12.67%
7.89
|
7.73%
12.94
|
3.14%
31.82
|
0.96%
104.32
|
0.23%
427.53
|
| 2 |
6.91%
14.48
|
8.43%
11.87
|
5.14%
19.46
|
2.09%
47.85
|
0.64%
156.86
|
0.16%
643.09
|
| 3 |
3.06%
32.66
|
3.74%
26.77
|
2.28%
43.89
|
0.93%
107.92
|
0.28%
353.86
|
0.07%
1449.28
|
| 4 |
1.02%
98.23
|
1.24%
80.52
|
0.76%
132.0
|
0.31%
324.57
|
0.09%
1063.83
|
0.02%
4366.81
|
| 5 |
0.27%
369.28
|
0.33%
302.66
|
0.2%
496.28
|
0.08%
1219.51
|
0.03%
4000.0
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
242.9
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.05%
平
28.18%
客 胜
32.77%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
51.84%
否
48.16%
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 | 6.37% 15.71 | 11.49% 8.71 | 82.15% 1.22 |
| -1.5 | 17.85% 5.6 | — | 82.15% 1.22 |
| -1.0 | 17.85% 5.6 | 21.42% 4.67 | 60.72% 1.65 |
| -0.5 | 39.28% 2.55 | — | 60.72% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.28% 2.55 | 26.64% 3.75 | 34.08% 2.93 |
| +0.5 | 65.92% 1.52 | — | 34.08% 2.93 |
| +1.0 | 65.92% 1.52 | 19.65% 5.09 | 14.43% 6.93 |
| +1.5 | 85.57% 1.17 | — | 14.43% 6.93 |
| +2.0 | 85.57% 1.17 | 9.67% 10.35 | 4.76% 20.99 |
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。
