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
31.68%
公平赔率
3.16
平
28.86%
公平赔率
3.47
客 胜
39.46%
公平赔率
2.53
最可能比分
1 - 1
概率 12.93%
公平赔率 7.73
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 | 3.16 | — | |
| 平 | 3.47 | — | |
| 客 胜 | 2.53 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.93% | 7.73 |
| 2 | 0-1 | 11.24% | 8.89 |
| 3 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 4 | 0-0 | 8.72% | 11.47 |
| 5 | 1-2 | 8.34% | 11.99 |
| 6 | 2-1 | 7.43% | 13.45 |
| 7 | 0-2 | 7.25% | 13.79 |
| 8 | 2-0 | 5.76% | 17.35 |
| 9 | 2-2 | 4.8% | 20.85 |
| 10 | 1-3 | 3.59% | 27.88 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.72%
11.47
|
11.24%
8.89
|
7.25%
13.79
|
3.12%
32.07
|
1.01%
99.43
|
0.26%
385.36
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
12.93%
7.73
|
8.34%
11.99
|
3.59%
27.88
|
1.16%
86.46
|
0.3%
335.12
|
| 2 |
5.76%
17.35
|
7.43%
13.45
|
4.8%
20.85
|
2.06%
48.49
|
0.66%
150.38
|
0.17%
582.75
|
| 3 |
2.21%
45.26
|
2.85%
35.09
|
1.84%
54.4
|
0.79%
126.5
|
0.25%
392.31
|
0.07%
1519.76
|
| 4 |
0.64%
157.43
|
0.82%
122.04
|
0.53%
189.21
|
0.23%
439.95
|
0.07%
1364.26
|
0.02%
5291.01
|
| 5 |
0.15%
684.46
|
0.19%
530.5
|
0.12%
822.37
|
0.05%
1912.05
|
0.02%
5917.16
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.34%
·
公平:
298.24
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.34% | 31.66% |
| 1.5 | 31.92% | 68.08% |
| 2.5 | 10.99% | 89.01% |
| 3.5 | 2.96% | 97.04% |
| 4.5 | 0.65% | 99.35% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.72% | 11.47 |
| 1 | 21.27% | 4.70 |
| 2 | 25.95% | 3.85 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 12.87% | 7.77 |
| 5+ | 10.10% | 9.91 |
|
大 2.5 44.07%
小 2.5 55.93%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.68%
平
28.86%
客 胜
39.46%
大小球 2.5
大 2.5
44.07%
小 2.5
55.93%
双方进球
是
49.53%
否
50.47%
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 | 4.24% 23.6 | 9.2% 10.87 | 86.57% 1.16 |
| -1.5 | 13.43% 7.44 | — | 86.57% 1.16 |
| -1.0 | 13.43% 7.44 | 19.54% 5.12 | 67.02% 1.49 |
| -0.5 | 32.98% 3.03 | — | 67.02% 1.49 |
| 0 (平手) | 32.98% 3.03 | 27.31% 3.66 | 39.71% 2.52 |
| +0.5 | 60.29% 1.66 | — | 39.71% 2.52 |
| +1.0 | 60.29% 1.66 | 21.92% 4.56 | 17.79% 5.62 |
| +1.5 | 82.21% 1.22 | — | 17.79% 5.62 |
| +2.0 | 82.21% 1.22 | 11.57% 8.64 | 6.22% 16.08 |
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。
