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
40.3%
公平赔率
2.48
平
27.31%
公平赔率
3.66
客 胜
32.39%
公平赔率
3.09
最可能比分
1 - 1
概率 12.24%
公平赔率 8.17
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 | 2.48 | — | |
| 平 | 3.66 | — | |
| 客 胜 | 3.09 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.24% | 8.17 |
| 2 | 1-0 | 9.64% | 10.37 |
| 3 | 2-1 | 8.69% | 11.51 |
| 4 | 0-1 | 8.62% | 11.6 |
| 5 | 1-2 | 7.77% | 12.86 |
| 6 | 2-0 | 6.84% | 14.61 |
| 7 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 8 | 2-2 | 5.52% | 18.12 |
| 9 | 0-2 | 5.47% | 18.27 |
| 10 | 3-1 | 4.11% | 24.31 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
8.62%
11.6
|
5.47%
18.27
|
2.32%
43.15
|
0.74%
135.91
|
0.19%
535.05
|
| 1 |
9.64%
10.37
|
12.24%
8.17
|
7.77%
12.86
|
3.29%
30.39
|
1.04%
95.71
|
0.27%
376.79
|
| 2 |
6.84%
14.61
|
8.69%
11.51
|
5.52%
18.12
|
2.34%
42.8
|
0.74%
134.81
|
0.19%
530.79
|
| 3 |
3.24%
30.87
|
4.11%
24.31
|
2.61%
38.28
|
1.11%
90.42
|
0.35%
284.82
|
0.09%
1121.08
|
| 4 |
1.15%
86.96
|
1.46%
68.47
|
0.93%
107.83
|
0.39%
254.71
|
0.12%
801.92
|
0.03%
3154.57
|
| 5 |
0.33%
306.18
|
0.41%
241.08
|
0.26%
379.65
|
0.11%
896.86
|
0.04%
2824.86
|
0.01%
11111.11
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.54%
·
公平:
184.98
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 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
40.30%
平
27.31%
客 胜
32.39%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
54.53%
否
45.47%
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 | 7.19% 13.92 | 12.01% 8.33 | 80.81% 1.24 |
| -1.5 | 19.19% 5.21 | — | 80.81% 1.24 |
| -1.0 | 19.19% 5.21 | 21.37% 4.68 | 59.44% 1.68 |
| -0.5 | 40.56% 2.47 | — | 59.44% 1.68 |
| 0 (平手) | 40.56% 2.47 | 25.79% 3.88 | 33.65% 2.97 |
| +0.5 | 66.35% 1.51 | — | 33.65% 2.97 |
| +1.0 | 66.35% 1.51 | 19.12% 5.23 | 14.53% 6.88 |
| +1.5 | 85.47% 1.17 | — | 14.53% 6.88 |
| +2.0 | 85.47% 1.17 | 9.6% 10.41 | 4.93% 20.29 |
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。
