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
41.25%
公平赔率
2.42
平
27.15%
公平赔率
3.68
客 胜
31.61%
公平赔率
3.16
最可能比分
1 - 1
概率 12.16%
公平赔率 8.23
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 | 2.42 | — | |
| 平 | 3.68 | — | |
| 客 胜 | 3.16 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.16% | 8.23 |
| 2 | 1-0 | 9.65% | 10.37 |
| 3 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 4 | 0-1 | 8.38% | 11.93 |
| 5 | 1-2 | 7.66% | 13.06 |
| 6 | 2-0 | 6.99% | 14.3 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.55% | 18.01 |
| 9 | 0-2 | 5.28% | 18.93 |
| 10 | 3-1 | 4.26% | 23.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
8.38%
11.93
|
5.28%
18.93
|
2.22%
45.08
|
0.7%
143.1
|
0.18%
567.86
|
| 1 |
9.65%
10.37
|
12.16%
8.23
|
7.66%
13.06
|
3.22%
31.09
|
1.01%
98.7
|
0.26%
391.7
|
| 2 |
6.99%
14.3
|
8.81%
11.35
|
5.55%
18.01
|
2.33%
42.88
|
0.73%
136.13
|
0.19%
540.25
|
| 3 |
3.38%
29.58
|
4.26%
23.48
|
2.68%
37.26
|
1.13%
88.72
|
0.36%
281.69
|
0.09%
1117.32
|
| 4 |
1.23%
81.6
|
1.54%
64.76
|
0.97%
102.8
|
0.41%
244.74
|
0.13%
777.0
|
0.03%
3086.42
|
| 5 |
0.36%
281.37
|
0.45%
223.31
|
0.28%
354.48
|
0.12%
843.88
|
0.04%
2680.97
|
0.01%
10638.3
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.57%
·
公平:
175.62
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 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.25%
平
27.15%
客 胜
31.61%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
54.83%
否
45.17%
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 | 7.6% 13.15 | 12.36% 8.09 | 80.04% 1.25 |
| -1.5 | 19.96% 5.01 | — | 80.04% 1.25 |
| -1.0 | 19.96% 5.01 | 21.59% 4.63 | 58.45% 1.71 |
| -0.5 | 41.55% 2.41 | — | 58.45% 1.71 |
| 0 (平手) | 41.55% 2.41 | 25.63% 3.9 | 32.82% 3.05 |
| +0.5 | 67.18% 1.49 | — | 32.82% 3.05 |
| +1.0 | 67.18% 1.49 | 18.76% 5.33 | 14.06% 7.11 |
| +1.5 | 85.94% 1.16 | — | 14.06% 7.11 |
| +2.0 | 85.94% 1.16 | 9.33% 10.72 | 4.73% 21.15 |
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。
