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
56.43%
公平赔率
1.77
平
22.35%
公平赔率
4.47
客 胜
21.22%
公平赔率
4.71
最可能比分
2 - 1
概率 9.73%
公平赔率 10.27
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 | 1.77 | — | |
| 平 | 4.47 | — | |
| 客 胜 | 4.71 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.73% | 10.27 |
| 2 | 1-1 | 9.36% | 10.68 |
| 3 | 2-0 | 7.98% | 12.53 |
| 4 | 1-0 | 7.67% | 13.03 |
| 5 | 3-1 | 6.75% | 14.82 |
| 6 | 2-2 | 5.94% | 16.84 |
| 7 | 1-2 | 5.71% | 17.52 |
| 8 | 3-0 | 5.53% | 18.08 |
| 9 | 0-1 | 4.5% | 22.22 |
| 10 | 3-2 | 4.12% | 24.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
4.5%
22.22
|
2.74%
36.43
|
1.12%
89.58
|
0.34%
293.69
|
0.08%
1203.37
|
| 1 |
7.67%
13.03
|
9.36%
10.68
|
5.71%
17.52
|
2.32%
43.07
|
0.71%
141.22
|
0.17%
578.7
|
| 2 |
7.98%
12.53
|
9.73%
10.27
|
5.94%
16.84
|
2.41%
41.41
|
0.74%
135.78
|
0.18%
556.48
|
| 3 |
5.53%
18.08
|
6.75%
14.82
|
4.12%
24.29
|
1.67%
59.73
|
0.51%
195.85
|
0.12%
802.57
|
| 4 |
2.88%
34.76
|
3.51%
28.49
|
2.14%
46.71
|
0.87%
114.86
|
0.27%
376.65
|
0.06%
1543.21
|
| 5 |
1.2%
83.56
|
1.46%
68.5
|
0.89%
112.28
|
0.36%
276.09
|
0.11%
904.98
|
0.03%
3703.7
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.12%
·
公平:
47.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.51% | 12.49% |
| 1.5 | 61.52% | 38.48% |
| 2.5 | 34.5% | 65.5% |
| 3.5 | 15.76% | 84.24% |
| 4.5 | 6.01% | 93.98% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
56.43%
平
22.35%
客 胜
21.22%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
61.67%
否
38.33%
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 | 17.37% 5.76 | 17.27% 5.79 | 65.35% 1.53 |
| -1.5 | 34.64% 2.89 | — | 65.35% 1.53 |
| -1.0 | 34.64% 2.89 | 22.51% 4.44 | 42.84% 2.33 |
| -0.5 | 57.16% 1.75 | — | 42.84% 2.33 |
| 0 (平手) | 57.16% 1.75 | 20.95% 4.77 | 21.89% 4.57 |
| +0.5 | 78.11% 1.28 | — | 21.89% 4.57 |
| +1.0 | 78.11% 1.28 | 13.2% 7.57 | 8.68% 11.52 |
| +1.5 | 91.32% 1.1 | — | 8.68% 11.52 |
| +2.0 | 91.32% 1.1 | 5.94% 16.83 | 2.74% 36.49 |
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。
