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
38.79%
公平赔率
2.58
平
27.71%
公平赔率
3.61
客 胜
33.5%
公平赔率
2.99
最可能比分
1 - 1
概率 12.45%
公平赔率 8.03
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 | 2.58 | — | |
| 平 | 3.61 | — | |
| 客 胜 | 2.99 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.45% | 8.03 |
| 2 | 1-0 | 9.8% | 10.2 |
| 3 | 0-1 | 9.15% | 10.92 |
| 4 | 2-1 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 1-2 | 7.91% | 12.65 |
| 6 | 0-0 | 7.21% | 13.87 |
| 7 | 2-0 | 6.67% | 15.0 |
| 8 | 0-2 | 5.81% | 17.2 |
| 9 | 2-2 | 5.38% | 18.6 |
| 10 | 3-1 | 3.84% | 26.06 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.21%
13.87
|
9.15%
10.92
|
5.81%
17.2
|
2.46%
40.64
|
0.78%
127.99
|
0.2%
504.03
|
| 1 |
9.8%
10.2
|
12.45%
8.03
|
7.91%
12.65
|
3.35%
29.88
|
1.06%
94.12
|
0.27%
370.51
|
| 2 |
6.67%
15.0
|
8.47%
11.81
|
5.38%
18.6
|
2.28%
43.94
|
0.72%
138.41
|
0.18%
544.96
|
| 3 |
3.02%
33.09
|
3.84%
26.06
|
2.44%
41.03
|
1.03%
96.94
|
0.33%
305.34
|
0.08%
1201.92
|
| 4 |
1.03%
97.33
|
1.3%
76.64
|
0.83%
120.69
|
0.35%
285.06
|
0.11%
897.67
|
0.03%
3533.57
|
| 5 |
0.28%
357.78
|
0.35%
281.77
|
0.23%
443.66
|
0.1%
1048.22
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
12987.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.48%
·
公平:
209.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
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 | 7.21% | 13.87 |
| 1 | 18.96% | 5.28 |
| 2 | 24.93% | 4.01 |
| 3 | 21.85% | 4.58 |
| 4 | 14.37% | 6.96 |
| 5+ | 12.68% | 7.88 |
|
大 2.5 48.91%
小 2.5 51.09%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.79%
平
27.71%
客 胜
33.50%
大小球 2.5
大 2.5
48.91%
小 2.5
51.09%
双方进球
是
53.46%
否
46.54%
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 | 6.48% 15.43 | 11.43% 8.75 | 82.08% 1.22 |
| -1.5 | 17.92% 5.58 | — | 82.08% 1.22 |
| -1.0 | 17.92% 5.58 | 21.09% 4.74 | 60.99% 1.64 |
| -0.5 | 39.01% 2.56 | — | 60.99% 1.64 |
| 0 (平手) | 39.01% 2.56 | 26.18% 3.82 | 34.81% 2.87 |
| +0.5 | 65.19% 1.53 | — | 34.81% 2.87 |
| +1.0 | 65.19% 1.53 | 19.69% 5.08 | 15.12% 6.61 |
| +1.5 | 84.88% 1.18 | — | 15.12% 6.61 |
| +2.0 | 84.88% 1.18 | 9.97% 10.03 | 5.15% 19.43 |
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。
