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
43.72%
公平赔率
2.29
平
26.33%
公平赔率
3.8
客 胜
29.95%
公平赔率
3.34
最可能比分
1 - 1
概率 11.69%
公平赔率 8.55
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 | 2.29 | — | |
| 平 | 3.8 | — | |
| 客 胜 | 3.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.69% | 8.55 |
| 2 | 1-0 | 9.21% | 10.86 |
| 3 | 2-1 | 9.12% | 10.97 |
| 4 | 0-1 | 7.49% | 13.34 |
| 5 | 1-2 | 7.42% | 13.47 |
| 6 | 2-0 | 7.18% | 13.93 |
| 7 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 8 | 2-2 | 5.79% | 17.27 |
| 9 | 0-2 | 4.76% | 21.01 |
| 10 | 3-1 | 4.74% | 21.09 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
7.49%
13.34
|
4.76%
21.01
|
2.01%
49.64
|
0.64%
156.32
|
0.16%
615.38
|
| 1 |
9.21%
10.86
|
11.69%
8.55
|
7.42%
13.47
|
3.14%
31.82
|
1.0%
100.21
|
0.25%
394.48
|
| 2 |
7.18%
13.93
|
9.12%
10.97
|
5.79%
17.27
|
2.45%
40.79
|
0.78%
128.49
|
0.2%
505.82
|
| 3 |
3.73%
26.78
|
4.74%
21.09
|
3.01%
33.21
|
1.27%
78.44
|
0.4%
247.1
|
0.1%
972.76
|
| 4 |
1.46%
68.67
|
1.85%
54.07
|
1.17%
85.15
|
0.5%
201.13
|
0.16%
633.71
|
0.04%
2493.77
|
| 5 |
0.45%
220.12
|
0.58%
173.31
|
0.37%
272.93
|
0.16%
644.75
|
0.05%
2032.52
|
0.01%
8000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.73%
·
公平:
136.22
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大 2.5 53.77%
小 2.5 46.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.72%
平
26.33%
客 胜
29.95%
大小球 2.5
大 2.5
53.77%
小 2.5
46.23%
双方进球
是
56.8%
否
43.2%
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 | 8.96% 11.17 | 13.27% 7.54 | 77.78% 1.29 |
| -1.5 | 22.22% 4.5 | — | 77.78% 1.29 |
| -1.0 | 22.22% 4.5 | 21.89% 4.57 | 55.89% 1.79 |
| -0.5 | 44.11% 2.27 | — | 55.89% 1.79 |
| 0 (平手) | 44.11% 2.27 | 24.83% 4.03 | 31.06% 3.22 |
| +0.5 | 68.94% 1.45 | — | 31.06% 3.22 |
| +1.0 | 68.94% 1.45 | 17.82% 5.61 | 13.24% 7.55 |
| +1.5 | 86.76% 1.15 | — | 13.24% 7.55 |
| +2.0 | 86.76% 1.15 | 8.79% 11.37 | 4.45% 22.46 |
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。
