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
38.13%
公平赔率
2.62
平
28.21%
公平赔率
3.54
客 胜
33.66%
公平赔率
2.97
最可能比分
1 - 1
概率 12.68%
公平赔率 7.88
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 | 2.62 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 2.97 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.68% | 7.88 |
| 2 | 1-0 | 10.23% | 9.78 |
| 3 | 0-1 | 9.68% | 10.33 |
| 4 | 2-1 | 8.31% | 12.04 |
| 5 | 1-2 | 7.86% | 12.72 |
| 6 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 2-0 | 6.7% | 14.93 |
| 8 | 0-2 | 6.0% | 16.66 |
| 9 | 2-2 | 5.15% | 19.41 |
| 10 | 3-1 | 3.63% | 27.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
9.68%
10.33
|
6.0%
16.66
|
2.48%
40.3
|
0.77%
130.01
|
0.19%
524.11
|
| 1 |
10.23%
9.78
|
12.68%
7.88
|
7.86%
12.72
|
3.25%
30.77
|
1.01%
99.25
|
0.25%
400.16
|
| 2 |
6.7%
14.93
|
8.31%
12.04
|
5.15%
19.41
|
2.13%
46.97
|
0.66%
151.52
|
0.16%
610.87
|
| 3 |
2.93%
34.18
|
3.63%
27.57
|
2.25%
44.46
|
0.93%
107.56
|
0.29%
346.98
|
0.07%
1398.6
|
| 4 |
0.96%
104.37
|
1.19%
84.17
|
0.74%
135.76
|
0.3%
328.41
|
0.09%
1059.32
|
0.02%
4273.5
|
| 5 |
0.25%
398.41
|
0.31%
321.23
|
0.19%
518.13
|
0.08%
1253.13
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
245.34
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.13%
平
28.21%
客 胜
33.66%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
51.89%
否
48.11%
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 | 6.05% 16.53 | 11.15% 8.97 | 82.8% 1.21 |
| -1.5 | 17.2% 5.81 | — | 82.8% 1.21 |
| -1.0 | 17.2% 5.81 | 21.12% 4.74 | 61.68% 1.62 |
| -0.5 | 38.32% 2.61 | — | 61.68% 1.62 |
| 0 (平手) | 38.32% 2.61 | 26.67% 3.75 | 35.01% 2.86 |
| +0.5 | 64.99% 1.54 | — | 35.01% 2.86 |
| +1.0 | 64.99% 1.54 | 19.99% 5.0 | 15.02% 6.66 |
| +1.5 | 84.98% 1.18 | — | 15.02% 6.66 |
| +2.0 | 84.98% 1.18 | 9.99% 10.01 | 5.03% 19.87 |
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。
