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
45.05%
公平赔率
2.22
平
26.3%
公平赔率
3.8
客 胜
28.65%
公平赔率
3.49
最可能比分
1 - 1
概率 11.7%
公平赔率 8.55
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 | 2.22 | — | |
| 平 | 3.8 | — | |
| 客 胜 | 3.49 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.7% | 8.55 |
| 2 | 1-0 | 9.51% | 10.51 |
| 3 | 2-1 | 9.24% | 10.82 |
| 4 | 2-0 | 7.51% | 13.31 |
| 5 | 0-1 | 7.41% | 13.5 |
| 6 | 1-2 | 7.2% | 13.9 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.68% | 17.59 |
| 9 | 3-1 | 4.87% | 20.54 |
| 10 | 0-2 | 4.55% | 21.96 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
7.41%
13.5
|
4.55%
21.96
|
1.87%
53.56
|
0.57%
174.16
|
0.14%
708.22
|
| 1 |
9.51%
10.51
|
11.7%
8.55
|
7.2%
13.9
|
2.95%
33.9
|
0.91%
110.23
|
0.22%
448.03
|
| 2 |
7.51%
13.31
|
9.24%
10.82
|
5.68%
17.59
|
2.33%
42.91
|
0.72%
139.53
|
0.18%
567.21
|
| 3 |
3.96%
25.27
|
4.87%
20.54
|
2.99%
33.4
|
1.23%
81.47
|
0.38%
264.9
|
0.09%
1076.43
|
| 4 |
1.56%
63.97
|
1.92%
52.0
|
1.18%
84.56
|
0.48%
206.23
|
0.15%
670.69
|
0.04%
2724.8
|
| 5 |
0.49%
202.43
|
0.61%
164.58
|
0.37%
267.59
|
0.15%
652.74
|
0.05%
2123.14
|
0.01%
8620.69
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.74%
·
公平:
135.52
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
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 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大 2.5 53.29%
小 2.5 46.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.05%
平
26.30%
客 胜
28.65%
大小球 2.5
大 2.5
53.29%
小 2.5
46.71%
双方进球
是
56.19%
否
43.81%
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 | 9.47% 10.56 | 13.73% 7.28 | 76.8% 1.3 |
| -1.5 | 23.2% 4.31 | — | 76.8% 1.3 |
| -1.0 | 23.2% 4.31 | 22.28% 4.49 | 54.51% 1.83 |
| -0.5 | 45.49% 2.2 | — | 54.51% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.49% 2.2 | 24.79% 4.03 | 29.72% 3.36 |
| +0.5 | 70.28% 1.42 | — | 29.72% 3.36 |
| +1.0 | 70.28% 1.42 | 17.35% 5.76 | 12.37% 8.08 |
| +1.5 | 87.63% 1.14 | — | 12.37% 8.08 |
| +2.0 | 87.63% 1.14 | 8.32% 12.02 | 4.05% 24.71 |
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。
