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
37.58%
公平赔率
2.66
平
27.92%
公平赔率
3.58
客 胜
34.5%
公平赔率
2.9
最可能比分
1 - 1
概率 12.55%
公平赔率 7.97
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 | 2.66 | — | |
| 平 | 3.58 | — | |
| 客 胜 | 2.9 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 1-0 | 9.8% | 10.2 |
| 3 | 0-1 | 9.51% | 10.52 |
| 4 | 2-1 | 8.28% | 12.07 |
| 5 | 1-2 | 8.03% | 12.45 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.47% | 15.45 |
| 8 | 0-2 | 6.08% | 16.44 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.87 |
| 10 | 3-1 | 3.64% | 27.44 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.51%
10.52
|
6.08%
16.44
|
2.6%
38.52
|
0.83%
120.38
|
0.21%
470.15
|
| 1 |
9.8%
10.2
|
12.55%
7.97
|
8.03%
12.45
|
3.43%
29.18
|
1.1%
91.19
|
0.28%
356.25
|
| 2 |
6.47%
15.45
|
8.28%
12.07
|
5.3%
18.87
|
2.26%
44.21
|
0.72%
138.18
|
0.19%
539.67
|
| 3 |
2.85%
35.12
|
3.64%
27.44
|
2.33%
42.87
|
1.0%
100.49
|
0.32%
314.07
|
0.08%
1226.99
|
| 4 |
0.94%
106.44
|
1.2%
83.15
|
0.77%
129.92
|
0.33%
304.51
|
0.11%
951.47
|
0.03%
3717.47
|
| 5 |
0.25%
403.23
|
0.32%
314.96
|
0.2%
492.13
|
0.09%
1153.4
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.45%
·
公平:
223.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.58%
平
27.92%
客 胜
34.50%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.91%
否
47.09%
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 | 5.99% 16.69 | 10.98% 9.11 | 83.03% 1.2 |
| -1.5 | 16.97% 5.89 | — | 83.03% 1.2 |
| -1.0 | 16.97% 5.89 | 20.78% 4.81 | 62.26% 1.61 |
| -0.5 | 37.74% 2.65 | — | 62.26% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.74% 2.65 | 26.39% 3.79 | 35.87% 2.79 |
| +0.5 | 64.13% 1.56 | — | 35.87% 2.79 |
| +1.0 | 64.13% 1.56 | 20.15% 4.96 | 15.72% 6.36 |
| +1.5 | 84.28% 1.19 | — | 15.72% 6.36 |
| +2.0 | 84.28% 1.19 | 10.32% 9.69 | 5.4% 18.52 |
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。
