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
42.34%
公平赔率
2.36
平
26.55%
公平赔率
3.77
客 胜
31.11%
公平赔率
3.21
最可能比分
1 - 1
概率 11.8%
公平赔率 8.47
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 | 2.36 | — | |
| 平 | 3.77 | — | |
| 客 胜 | 3.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.8% | 8.47 |
| 2 | 1-0 | 9.15% | 10.93 |
| 3 | 2-1 | 8.97% | 11.15 |
| 4 | 0-1 | 7.77% | 12.88 |
| 5 | 1-2 | 7.61% | 13.13 |
| 6 | 2-0 | 6.95% | 14.38 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.79% | 17.28 |
| 9 | 0-2 | 5.01% | 19.96 |
| 10 | 3-1 | 4.55% | 22.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
7.77%
12.88
|
5.01%
19.96
|
2.15%
46.43
|
0.69%
143.95
|
0.18%
558.04
|
| 1 |
9.15%
10.93
|
11.8%
8.47
|
7.61%
13.13
|
3.27%
30.54
|
1.06%
94.71
|
0.27%
367.11
|
| 2 |
6.95%
14.38
|
8.97%
11.15
|
5.79%
17.28
|
2.49%
40.19
|
0.8%
124.61
|
0.21%
483.09
|
| 3 |
3.52%
28.38
|
4.55%
22.0
|
2.93%
34.11
|
1.26%
79.31
|
0.41%
245.94
|
0.1%
953.29
|
| 4 |
1.34%
74.68
|
1.73%
57.89
|
1.11%
89.75
|
0.48%
208.72
|
0.15%
647.25
|
0.04%
2506.27
|
| 5 |
0.41%
245.64
|
0.53%
190.44
|
0.34%
295.25
|
0.15%
686.81
|
0.05%
2127.66
|
0.01%
8264.46
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.69%
·
公平:
145.31
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大 2.5 53.29%
小 2.5 46.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.34%
平
26.55%
客 胜
31.11%
大小球 2.5
大 2.5
53.29%
小 2.5
46.71%
双方进球
是
56.62%
否
43.38%
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 | 8.32% 12.02 | 12.77% 7.83 | 78.91% 1.27 |
| -1.5 | 21.09% 4.74 | — | 78.91% 1.27 |
| -1.0 | 21.09% 4.74 | 21.58% 4.63 | 57.32% 1.74 |
| -0.5 | 42.68% 2.34 | — | 57.32% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.68% 2.34 | 25.04% 3.99 | 32.28% 3.1 |
| +0.5 | 67.72% 1.48 | — | 32.28% 3.1 |
| +1.0 | 67.72% 1.48 | 18.32% 5.46 | 13.97% 7.16 |
| +1.5 | 86.03% 1.16 | — | 13.97% 7.16 |
| +2.0 | 86.03% 1.16 | 9.2% 10.87 | 4.77% 20.98 |
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。
