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
39.89%
公平赔率
2.51
平
27.22%
公平赔率
3.67
客 胜
32.89%
公平赔率
3.04
最可能比分
1 - 1
概率 12.19%
公平赔率 8.2
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 | 2.51 | — | |
| 平 | 3.67 | — | |
| 客 胜 | 3.04 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.19% | 8.2 |
| 2 | 1-0 | 9.45% | 10.58 |
| 3 | 2-1 | 8.65% | 11.56 |
| 4 | 0-1 | 8.58% | 11.65 |
| 5 | 1-2 | 7.86% | 12.72 |
| 6 | 2-0 | 6.71% | 14.91 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.58% | 17.92 |
| 9 | 0-2 | 5.54% | 18.06 |
| 10 | 3-1 | 4.1% | 24.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
8.58%
11.65
|
5.54%
18.06
|
2.38%
42.01
|
0.77%
130.26
|
0.2%
504.8
|
| 1 |
9.45%
10.58
|
12.19%
8.2
|
7.86%
12.72
|
3.38%
29.58
|
1.09%
91.73
|
0.28%
355.49
|
| 2 |
6.71%
14.91
|
8.65%
11.56
|
5.58%
17.92
|
2.4%
41.66
|
0.77%
129.2
|
0.2%
500.75
|
| 3 |
3.18%
31.49
|
4.1%
24.41
|
2.64%
37.85
|
1.14%
88.03
|
0.37%
272.93
|
0.09%
1058.2
|
| 4 |
1.13%
88.72
|
1.45%
68.77
|
0.94%
106.62
|
0.4%
247.95
|
0.13%
768.64
|
0.03%
2976.19
|
| 5 |
0.32%
312.4
|
0.41%
242.13
|
0.27%
375.38
|
0.11%
873.36
|
0.04%
2710.03
|
0.01%
10526.32
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.56%
·
公平:
179.63
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 | 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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.89%
平
27.22%
客 胜
32.89%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
54.96%
否
45.04%
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 | 7.09% 14.11 | 11.87% 8.43 | 81.05% 1.23 |
| -1.5 | 18.95% 5.28 | — | 81.05% 1.23 |
| -1.0 | 18.95% 5.28 | 21.19% 4.72 | 59.86% 1.67 |
| -0.5 | 40.14% 2.49 | — | 59.86% 1.67 |
| 0 (平手) | 40.14% 2.49 | 25.7% 3.89 | 34.16% 2.93 |
| +0.5 | 65.84% 1.52 | — | 34.16% 2.93 |
| +1.0 | 65.84% 1.52 | 19.25% 5.2 | 14.91% 6.7 |
| +1.5 | 85.09% 1.18 | — | 14.91% 6.7 |
| +2.0 | 85.09% 1.18 | 9.79% 10.21 | 5.12% 19.52 |
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。
