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
30.9%
公平赔率
3.24
平
29.76%
公平赔率
3.36
客 胜
39.34%
公平赔率
2.54
最可能比分
1 - 1
概率 13.19%
公平赔率 7.58
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 | 3.24 | — | |
| 平 | 3.36 | — | |
| 客 胜 | 2.54 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.19% | 7.58 |
| 2 | 0-1 | 12.21% | 8.19 |
| 3 | 1-0 | 10.72% | 9.33 |
| 4 | 0-0 | 9.93% | 10.07 |
| 5 | 1-2 | 8.11% | 12.33 |
| 6 | 0-2 | 7.51% | 13.32 |
| 7 | 2-1 | 7.12% | 14.04 |
| 8 | 2-0 | 5.79% | 17.27 |
| 9 | 2-2 | 4.38% | 22.84 |
| 10 | 1-3 | 3.32% | 30.08 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.93%
10.07
|
12.21%
8.19
|
7.51%
13.32
|
3.08%
32.48
|
0.95%
105.64
|
0.23%
429.37
|
| 1 |
10.72%
9.33
|
13.19%
7.58
|
8.11%
12.33
|
3.32%
30.08
|
1.02%
97.81
|
0.25%
397.61
|
| 2 |
5.79%
17.27
|
7.12%
14.04
|
4.38%
22.84
|
1.8%
55.7
|
0.55%
181.13
|
0.14%
736.38
|
| 3 |
2.08%
47.98
|
2.56%
39.01
|
1.58%
63.44
|
0.65%
154.73
|
0.2%
503.02
|
0.05%
2044.99
|
| 4 |
0.56%
177.71
|
0.69%
144.49
|
0.43%
234.96
|
0.17%
573.07
|
0.05%
1862.2
|
0.01%
7575.76
|
| 5 |
0.12%
823.05
|
0.15%
668.9
|
0.09%
1088.14
|
0.04%
2652.52
|
0.01%
8620.69
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.26%
·
公平:
387.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
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 | 9.93% | 10.07 |
| 1 | 22.93% | 4.36 |
| 2 | 26.48% | 3.78 |
| 3 | 20.39% | 4.90 |
| 4 | 11.78% | 8.49 |
| 5+ | 8.49% | 11.78 |
|
大 2.5 40.66%
小 2.5 59.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
30.90%
平
29.76%
客 胜
39.34%
大小球 2.5
大 2.5
40.66%
小 2.5
59.34%
双方进球
是
46.74%
否
53.26%
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 | 3.79% 26.41 | 8.82% 11.34 | 87.4% 1.14 |
| -1.5 | 12.6% 7.93 | — | 87.4% 1.14 |
| -1.0 | 12.6% 7.93 | 19.6% 5.1 | 67.79% 1.48 |
| -0.5 | 32.21% 3.1 | — | 67.79% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.21% 3.1 | 28.19% 3.55 | 39.6% 2.53 |
| +0.5 | 60.4% 1.66 | — | 39.6% 2.53 |
| +1.0 | 60.4% 1.66 | 22.33% 4.48 | 17.27% 5.79 |
| +1.5 | 82.73% 1.21 | — | 17.27% 5.79 |
| +2.0 | 82.73% 1.21 | 11.44% 8.74 | 5.83% 17.14 |
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。
