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
41.21%
公平赔率
2.43
平
27.26%
公平赔率
3.67
客 胜
31.53%
公平赔率
3.17
最可能比分
1 - 1
概率 12.22%
公平赔率 8.18
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 | 2.43 | — | |
| 平 | 3.67 | — | |
| 客 胜 | 3.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.22% | 8.18 |
| 2 | 1-0 | 9.77% | 10.23 |
| 3 | 2-1 | 8.8% | 11.37 |
| 4 | 0-1 | 8.49% | 11.79 |
| 5 | 1-2 | 7.64% | 13.09 |
| 6 | 2-0 | 7.04% | 14.21 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.5% | 18.19 |
| 9 | 0-2 | 5.3% | 18.86 |
| 10 | 3-1 | 4.22% | 23.68 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.49%
11.79
|
5.3%
18.86
|
2.21%
45.26
|
0.69%
144.82
|
0.17%
579.37
|
| 1 |
9.77%
10.23
|
12.22%
8.18
|
7.64%
13.09
|
3.18%
31.43
|
0.99%
100.56
|
0.25%
402.25
|
| 2 |
7.04%
14.21
|
8.8%
11.37
|
5.5%
18.19
|
2.29%
43.65
|
0.72%
139.68
|
0.18%
558.66
|
| 3 |
3.38%
29.6
|
4.22%
23.68
|
2.64%
37.89
|
1.1%
90.93
|
0.34%
291.04
|
0.09%
1164.14
|
| 4 |
1.22%
82.23
|
1.52%
65.78
|
0.95%
105.25
|
0.4%
252.59
|
0.12%
808.41
|
0.03%
3236.25
|
| 5 |
0.35%
285.47
|
0.44%
228.41
|
0.27%
365.5
|
0.11%
877.19
|
0.04%
2808.99
|
0.01%
11235.96
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.55%
·
公平:
181.88
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
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
41.21%
平
27.26%
客 胜
31.53%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
54.44%
否
45.56%
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 | 7.53% 13.28 | 12.33% 8.11 | 80.14% 1.25 |
| -1.5 | 19.86% 5.03 | — | 80.14% 1.25 |
| -1.0 | 19.86% 5.03 | 21.65% 4.62 | 58.49% 1.71 |
| -0.5 | 41.51% 2.41 | — | 58.49% 1.71 |
| 0 (平手) | 41.51% 2.41 | 25.74% 3.89 | 32.75% 3.05 |
| +0.5 | 67.25% 1.49 | — | 32.75% 3.05 |
| +1.0 | 67.25% 1.49 | 18.79% 5.32 | 13.96% 7.16 |
| +1.5 | 86.04% 1.16 | — | 13.96% 7.16 |
| +2.0 | 86.04% 1.16 | 9.29% 10.76 | 4.67% 21.42 |
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。
