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
44.78%
公平赔率
2.23
平
26.47%
公平赔率
3.78
客 胜
28.74%
公平赔率
3.48
最可能比分
1 - 1
概率 11.81%
公平赔率 8.47
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 3.78 | — | |
| 客 胜 | 3.48 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.81% | 8.47 |
| 2 | 1-0 | 9.68% | 10.33 |
| 3 | 2-1 | 9.21% | 10.86 |
| 4 | 0-1 | 7.57% | 13.21 |
| 5 | 2-0 | 7.55% | 13.25 |
| 6 | 1-2 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 2-2 | 5.62% | 17.8 |
| 9 | 3-1 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 0-2 | 4.62% | 21.66 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
7.57%
13.21
|
4.62%
21.66
|
1.88%
53.26
|
0.57%
174.61
|
0.14%
715.82
|
| 1 |
9.68%
10.33
|
11.81%
8.47
|
7.2%
13.88
|
2.93%
34.14
|
0.89%
111.94
|
0.22%
458.72
|
| 2 |
7.55%
13.25
|
9.21%
10.86
|
5.62%
17.8
|
2.28%
43.77
|
0.7%
143.51
|
0.17%
588.24
|
| 3 |
3.93%
25.48
|
4.79%
20.88
|
2.92%
34.23
|
1.19%
84.18
|
0.36%
276.01
|
0.09%
1131.22
|
| 4 |
1.53%
65.32
|
1.87%
53.54
|
1.14%
87.77
|
0.46%
215.84
|
0.14%
707.71
|
0.03%
2898.55
|
| 5 |
0.48%
209.38
|
0.58%
171.61
|
0.36%
281.29
|
0.14%
691.56
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
9259.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.7%
·
公平:
143.23
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大 2.5 52.58%
小 2.5 47.42%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.78%
平
26.47%
客 胜
28.74%
大小球 2.5
大 2.5
52.58%
小 2.5
47.42%
双方进球
是
55.67%
否
44.33%
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 | 9.26% 10.8 | 13.63% 7.33 | 77.11% 1.3 |
| -1.5 | 22.89% 4.37 | — | 77.11% 1.3 |
| -1.0 | 22.89% 4.37 | 22.32% 4.48 | 54.79% 1.83 |
| -0.5 | 45.21% 2.21 | — | 54.79% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.21% 2.21 | 24.97% 4.0 | 29.82% 3.35 |
| +0.5 | 70.18% 1.42 | — | 29.82% 3.35 |
| +1.0 | 70.18% 1.42 | 17.45% 5.73 | 12.36% 8.09 |
| +1.5 | 87.64% 1.14 | — | 12.36% 8.09 |
| +2.0 | 87.64% 1.14 | 8.34% 11.99 | 4.02% 24.85 |
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。
