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
41.66%
公平赔率
2.4
平
27.23%
公平赔率
3.67
客 胜
31.11%
公平赔率
3.21
最可能比分
1 - 1
概率 12.21%
公平赔率 8.19
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 | 2.4 | — | |
| 平 | 3.67 | — | |
| 客 胜 | 3.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.21% | 8.19 |
| 2 | 1-0 | 9.84% | 10.16 |
| 3 | 2-1 | 8.85% | 11.3 |
| 4 | 0-1 | 8.42% | 11.88 |
| 5 | 1-2 | 7.57% | 13.22 |
| 6 | 2-0 | 7.14% | 14.01 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.49% | 18.23 |
| 9 | 0-2 | 5.22% | 19.16 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.38 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.42%
11.88
|
5.22%
19.16
|
2.16%
46.36
|
0.67%
149.54
|
0.17%
603.14
|
| 1 |
9.84%
10.16
|
12.21%
8.19
|
7.57%
13.22
|
3.13%
31.97
|
0.97%
103.14
|
0.24%
415.8
|
| 2 |
7.14%
14.01
|
8.85%
11.3
|
5.49%
18.23
|
2.27%
44.1
|
0.7%
142.25
|
0.17%
573.72
|
| 3 |
3.45%
28.99
|
4.28%
23.38
|
2.65%
37.71
|
1.1%
91.24
|
0.34%
294.29
|
0.08%
1186.24
|
| 4 |
1.25%
79.98
|
1.55%
64.5
|
0.96%
104.04
|
0.4%
251.7
|
0.12%
811.69
|
0.03%
3278.69
|
| 5 |
0.36%
275.79
|
0.45%
222.42
|
0.28%
358.68
|
0.12%
868.06
|
0.04%
2801.12
|
0.01%
11235.96
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.55%
·
公平:
180.21
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大 2.5 50.39%
小 2.5 49.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.66%
平
27.23%
客 胜
31.11%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
54.39%
否
45.61%
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 | 7.71% 12.97 | 12.5% 8.0 | 79.79% 1.25 |
| -1.5 | 20.21% 4.95 | — | 79.79% 1.25 |
| -1.0 | 20.21% 4.95 | 21.78% 4.59 | 58.02% 1.72 |
| -0.5 | 41.98% 2.38 | — | 58.02% 1.72 |
| 0 (平手) | 41.98% 2.38 | 25.71% 3.89 | 32.31% 3.1 |
| +0.5 | 67.69% 1.48 | — | 32.31% 3.1 |
| +1.0 | 67.69% 1.48 | 18.62% 5.37 | 13.68% 7.31 |
| +1.5 | 86.32% 1.16 | — | 13.68% 7.31 |
| +2.0 | 86.32% 1.16 | 9.14% 10.94 | 4.54% 22.01 |
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。
