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
31.8%
公平赔率
3.14
平
29.43%
公平赔率
3.4
客 胜
38.77%
公平赔率
2.58
最可能比分
1 - 1
概率 13.11%
公平赔率 7.63
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 | 3.14 | — | |
| 平 | 3.4 | — | |
| 客 胜 | 2.58 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.11% | 7.63 |
| 2 | 0-1 | 11.71% | 8.54 |
| 3 | 1-0 | 10.58% | 9.46 |
| 4 | 0-0 | 9.44% | 10.59 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 2-1 | 7.34% | 13.62 |
| 7 | 0-2 | 7.26% | 13.78 |
| 8 | 2-0 | 5.92% | 16.89 |
| 9 | 2-2 | 4.55% | 21.96 |
| 10 | 1-3 | 3.36% | 29.76 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.44%
10.59
|
11.71%
8.54
|
7.26%
13.78
|
3.0%
33.33
|
0.93%
107.52
|
0.23%
433.46
|
| 1 |
10.58%
9.46
|
13.11%
7.63
|
8.13%
12.3
|
3.36%
29.76
|
1.04%
96.0
|
0.26%
387.0
|
| 2 |
5.92%
16.89
|
7.34%
13.62
|
4.55%
21.96
|
1.88%
53.14
|
0.58%
171.41
|
0.14%
691.09
|
| 3 |
2.21%
45.23
|
2.74%
36.48
|
1.7%
58.83
|
0.7%
142.33
|
0.22%
459.14
|
0.05%
1851.85
|
| 4 |
0.62%
161.52
|
0.77%
130.28
|
0.48%
210.13
|
0.2%
508.39
|
0.06%
1639.34
|
0.02%
6622.52
|
| 5 |
0.14%
720.98
|
0.17%
581.73
|
0.11%
938.09
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
7299.27
|
0.0%
29411.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.28%
·
公平:
353.98
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.44% | 10.59 |
| 1 | 22.28% | 4.49 |
| 2 | 26.29% | 3.80 |
| 3 | 20.68% | 4.83 |
| 4 | 12.20% | 8.19 |
| 5+ | 9.09% | 11.00 |
|
大 2.5 41.98%
小 2.5 58.02%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.80%
平
29.43%
客 胜
38.77%
大小球 2.5
大 2.5
41.98%
小 2.5
58.02%
双方进球
是
47.88%
否
52.12%
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 | 4.12% 24.29 | 9.19% 10.89 | 86.7% 1.15 |
| -1.5 | 13.3% 7.52 | — | 86.7% 1.15 |
| -1.0 | 13.3% 7.52 | 19.83% 5.04 | 66.87% 1.5 |
| -0.5 | 33.13% 3.02 | — | 66.87% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.13% 3.02 | 27.88% 3.59 | 38.99% 2.56 |
| +0.5 | 61.01% 1.64 | — | 38.99% 2.56 |
| +1.0 | 61.01% 1.64 | 21.95% 4.56 | 17.04% 5.87 |
| +1.5 | 82.96% 1.21 | — | 17.04% 5.87 |
| +2.0 | 82.96% 1.21 | 11.26% 8.88 | 5.78% 17.31 |
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。
