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
29.53%
公平赔率
3.39
平
30.05%
公平赔率
3.33
客 胜
40.42%
公平赔率
2.47
最可能比分
1 - 1
概率 13.22%
公平赔率 7.56
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 | 3.39 | — | |
| 平 | 3.33 | — | |
| 客 胜 | 2.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 0-1 | 12.84% | 7.79 |
| 3 | 1-0 | 10.75% | 9.3 |
| 4 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-2 | 7.89% | 12.67 |
| 7 | 2-1 | 6.81% | 14.69 |
| 8 | 2-0 | 5.54% | 18.07 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.88 |
| 10 | 1-3 | 3.33% | 30.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
12.84%
7.79
|
7.89%
12.67
|
3.24%
30.9
|
1.0%
100.48
|
0.24%
408.5
|
| 1 |
10.75%
9.3
|
13.22%
7.56
|
8.13%
12.3
|
3.33%
30.0
|
1.03%
97.56
|
0.25%
396.51
|
| 2 |
5.54%
18.07
|
6.81%
14.69
|
4.19%
23.88
|
1.72%
58.25
|
0.53%
189.43
|
0.13%
769.82
|
| 3 |
1.9%
52.62
|
2.34%
42.78
|
1.44%
69.56
|
0.59%
169.66
|
0.18%
551.88
|
0.04%
2242.15
|
| 4 |
0.49%
204.33
|
0.6%
166.14
|
0.37%
270.12
|
0.15%
658.76
|
0.05%
2141.33
|
0.01%
8695.65
|
| 5 |
0.1%
992.06
|
0.12%
806.45
|
0.08%
1310.62
|
0.03%
3194.89
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
41666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.24%
·
公平:
419.29
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
大 2.5 39.33%
小 2.5 60.67%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.53%
平
30.05%
客 胜
40.42%
大小球 2.5
大 2.5
39.33%
小 2.5
60.67%
双方进球
是
45.51%
否
54.49%
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 | 3.36% 29.76 | 8.28% 12.08 | 88.36% 1.13 |
| -1.5 | 11.64% 8.59 | — | 88.36% 1.13 |
| -1.0 | 11.64% 8.59 | 19.16% 5.22 | 69.21% 1.44 |
| -0.5 | 30.79% 3.25 | — | 69.21% 1.44 |
| 0 (平手) | 30.79% 3.25 | 28.48% 3.51 | 40.73% 2.46 |
| +0.5 | 59.27% 1.69 | — | 40.73% 2.46 |
| +1.0 | 59.27% 1.69 | 22.88% 4.37 | 17.85% 5.6 |
| +1.5 | 82.15% 1.22 | — | 17.85% 5.6 |
| +2.0 | 82.15% 1.22 | 11.8% 8.47 | 6.05% 16.53 |
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。
