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
42.86%
公平赔率
2.33
平
26.97%
公平赔率
3.71
客 胜
30.16%
公平赔率
3.32
最可能比分
1 - 1
概率 12.07%
公平赔率 8.28
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 | 2.33 | — | |
| 平 | 3.71 | — | |
| 客 胜 | 3.32 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.07% | 8.28 |
| 2 | 1-0 | 9.82% | 10.19 |
| 3 | 2-1 | 8.99% | 11.12 |
| 4 | 0-1 | 8.1% | 12.34 |
| 5 | 1-2 | 7.42% | 13.47 |
| 6 | 2-0 | 7.31% | 13.68 |
| 7 | 0-0 | 6.59% | 15.18 |
| 8 | 2-2 | 5.53% | 18.08 |
| 9 | 0-2 | 4.98% | 20.07 |
| 10 | 3-1 | 4.47% | 22.39 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.59%
15.18
|
8.1%
12.34
|
4.98%
20.07
|
2.04%
48.95
|
0.63%
159.18
|
0.15%
647.25
|
| 1 |
9.82%
10.19
|
12.07%
8.28
|
7.42%
13.47
|
3.04%
32.85
|
0.94%
106.83
|
0.23%
434.22
|
| 2 |
7.31%
13.68
|
8.99%
11.12
|
5.53%
18.08
|
2.27%
44.09
|
0.7%
143.39
|
0.17%
582.75
|
| 3 |
3.63%
27.53
|
4.47%
22.39
|
2.75%
36.4
|
1.13%
88.78
|
0.35%
288.68
|
0.09%
1173.71
|
| 4 |
1.35%
73.92
|
1.66%
60.1
|
1.02%
97.71
|
0.42%
238.32
|
0.13%
775.19
|
0.03%
3154.57
|
| 5 |
0.4%
248.02
|
0.5%
201.65
|
0.3%
327.87
|
0.12%
800.0
|
0.04%
2604.17
|
0.01%
10526.32
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.6%
·
公平:
166.56
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 6.59% | 15.18 |
| 1 | 17.92% | 5.58 |
| 2 | 24.37% | 4.10 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 15.02% | 6.66 |
| 5+ | 14.01% | 7.14 |
|
大 2.5 51.13%
小 2.5 48.87%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.86%
平
26.97%
客 胜
30.16%
大小球 2.5
大 2.5
51.13%
小 2.5
48.87%
双方进球
是
54.82%
否
45.18%
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 | 8.27% 12.09 | 12.94% 7.73 | 78.79% 1.27 |
| -1.5 | 21.21% 4.71 | — | 78.79% 1.27 |
| -1.0 | 21.21% 4.71 | 22.02% 4.54 | 56.77% 1.76 |
| -0.5 | 43.23% 2.31 | — | 56.77% 1.76 |
| 0 (平手) | 43.23% 2.31 | 25.46% 3.93 | 31.32% 3.19 |
| +0.5 | 68.68% 1.46 | — | 31.32% 3.19 |
| +1.0 | 68.68% 1.46 | 18.18% 5.5 | 13.14% 7.61 |
| +1.5 | 86.86% 1.15 | — | 13.14% 7.61 |
| +2.0 | 86.86% 1.15 | 8.82% 11.34 | 4.32% 23.13 |
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。
