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
46.22%
公平赔率
2.16
平
26.01%
公平赔率
3.84
客 胜
27.76%
公平赔率
3.6
最可能比分
1 - 1
概率 11.55%
公平赔率 8.66
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 | 2.16 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 3.6 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.55% | 8.66 |
| 2 | 1-0 | 9.46% | 10.57 |
| 3 | 2-1 | 9.35% | 10.69 |
| 4 | 2-0 | 7.67% | 13.04 |
| 5 | 0-1 | 7.13% | 14.03 |
| 6 | 1-2 | 7.04% | 14.2 |
| 7 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 2-2 | 5.71% | 17.53 |
| 9 | 3-1 | 5.05% | 19.8 |
| 10 | 0-2 | 4.35% | 23.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
7.13%
14.03
|
4.35%
23.0
|
1.77%
56.55
|
0.54%
185.43
|
0.13%
759.88
|
| 1 |
9.46%
10.57
|
11.55%
8.66
|
7.04%
14.2
|
2.86%
34.91
|
0.87%
114.46
|
0.21%
469.04
|
| 2 |
7.67%
13.04
|
9.35%
10.69
|
5.71%
17.53
|
2.32%
43.1
|
0.71%
141.3
|
0.17%
579.04
|
| 3 |
4.14%
24.15
|
5.05%
19.8
|
3.08%
32.46
|
1.25%
79.81
|
0.38%
261.71
|
0.09%
1072.96
|
| 4 |
1.68%
59.64
|
2.05%
48.89
|
1.25%
80.14
|
0.51%
197.08
|
0.15%
645.99
|
0.04%
2645.5
|
| 5 |
0.54%
184.09
|
0.66%
150.88
|
0.4%
247.34
|
0.16%
608.27
|
0.05%
1996.01
|
0.01%
8196.72
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.8%
·
公平:
124.72
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.31 |
|
大 2.5 54.0%
小 2.5 46.0%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.22%
平
26.01%
客 胜
27.76%
大小球 2.5
大 2.5
54.0%
小 2.5
46.0%
双方进球
是
56.53%
否
43.47%
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 | 10.09% 9.91 | 14.14% 7.07 | 75.76% 1.32 |
| -1.5 | 24.24% 4.13 | — | 75.76% 1.32 |
| -1.0 | 24.24% 4.13 | 22.46% 4.45 | 53.3% 1.88 |
| -0.5 | 46.7% 2.14 | — | 53.3% 1.88 |
| 0 (平手) | 46.7% 2.14 | 24.52% 4.08 | 28.79% 3.47 |
| +0.5 | 71.21% 1.4 | — | 28.79% 3.47 |
| +1.0 | 71.21% 1.4 | 16.91% 5.91 | 11.87% 8.42 |
| +1.5 | 88.13% 1.13 | — | 11.87% 8.42 |
| +2.0 | 88.13% 1.13 | 8.02% 12.47 | 3.85% 25.97 |
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。
