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
29.9%
公平赔率
3.34
平
29.46%
公平赔率
3.39
客 胜
40.64%
公平赔率
2.46
最可能比分
1 - 1
概率 13.09%
公平赔率 7.64
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 | 3.34 | — | |
| 平 | 3.39 | — | |
| 客 胜 | 2.46 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.09% | 7.64 |
| 2 | 0-1 | 12.23% | 8.17 |
| 3 | 1-0 | 10.31% | 9.7 |
| 4 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 1-2 | 8.31% | 12.03 |
| 6 | 0-2 | 7.77% | 12.87 |
| 7 | 2-1 | 7.0% | 14.28 |
| 8 | 2-0 | 5.51% | 18.13 |
| 9 | 2-2 | 4.45% | 22.49 |
| 10 | 1-3 | 3.52% | 28.42 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
12.23%
8.17
|
7.77%
12.87
|
3.29%
30.41
|
1.04%
95.78
|
0.27%
377.07
|
| 1 |
10.31%
9.7
|
13.09%
7.64
|
8.31%
12.03
|
3.52%
28.42
|
1.12%
89.51
|
0.28%
352.36
|
| 2 |
5.51%
18.13
|
7.0%
14.28
|
4.45%
22.49
|
1.88%
53.12
|
0.6%
167.31
|
0.15%
658.76
|
| 3 |
1.97%
50.84
|
2.5%
40.04
|
1.59%
63.05
|
0.67%
148.94
|
0.21%
469.04
|
0.05%
1848.43
|
| 4 |
0.53%
190.08
|
0.67%
149.66
|
0.42%
235.68
|
0.18%
556.79
|
0.06%
1754.39
|
0.01%
6896.55
|
| 5 |
0.11%
888.1
|
0.14%
699.3
|
0.09%
1101.32
|
0.04%
2604.17
|
0.01%
8196.72
|
0.0%
32258.06
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.28%
·
公平:
353.73
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大 2.5 41.45%
小 2.5 58.55%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.90%
平
29.46%
客 胜
40.64%
大小球 2.5
大 2.5
41.45%
小 2.5
58.55%
双方进球
是
47.25%
否
52.75%
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 | 3.59% 27.87 | 8.48% 11.8 | 87.93% 1.14 |
| -1.5 | 12.07% 8.29 | — | 87.93% 1.14 |
| -1.0 | 12.07% 8.29 | 19.09% 5.24 | 68.85% 1.45 |
| -0.5 | 31.15% 3.21 | — | 68.85% 1.45 |
| 0 (平手) | 31.15% 3.21 | 27.9% 3.58 | 40.94% 2.44 |
| +0.5 | 59.06% 1.69 | — | 40.94% 2.44 |
| +1.0 | 59.06% 1.69 | 22.66% 4.41 | 18.29% 5.47 |
| +1.5 | 81.71% 1.22 | — | 18.29% 5.47 |
| +2.0 | 81.71% 1.22 | 11.94% 8.37 | 6.35% 15.76 |
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。
