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
55.73%
公平赔率
1.79
平
22.14%
公平赔率
4.52
客 胜
22.13%
公平赔率
4.52
最可能比分
2 - 1
概率 9.58%
公平赔率 10.44
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 | 1.79 | — | |
| 平 | 4.52 | — | |
| 客 胜 | 4.52 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.58% | 10.44 |
| 2 | 1-1 | 9.04% | 11.07 |
| 3 | 2-0 | 7.43% | 13.47 |
| 4 | 1-0 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 3-1 | 6.77% | 14.77 |
| 6 | 2-2 | 6.18% | 16.19 |
| 7 | 1-2 | 5.83% | 17.16 |
| 8 | 3-0 | 5.25% | 19.06 |
| 9 | 3-2 | 4.37% | 22.91 |
| 10 | 0-1 | 4.26% | 23.46 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.3%
30.26
|
4.26%
23.46
|
2.75%
36.37
|
1.18%
84.59
|
0.38%
262.33
|
0.1%
1016.26
|
| 1 |
7.0%
14.28
|
9.04%
11.07
|
5.83%
17.16
|
2.51%
39.9
|
0.81%
123.73
|
0.21%
479.62
|
| 2 |
7.43%
13.47
|
9.58%
10.44
|
6.18%
16.19
|
2.66%
37.64
|
0.86%
116.73
|
0.22%
452.49
|
| 3 |
5.25%
19.06
|
6.77%
14.77
|
4.37%
22.91
|
1.88%
53.27
|
0.61%
165.18
|
0.16%
640.2
|
| 4 |
2.78%
35.96
|
3.59%
27.88
|
2.31%
43.22
|
1.0%
100.5
|
0.32%
311.62
|
0.08%
1207.73
|
| 5 |
1.18%
84.81
|
1.52%
65.74
|
0.98%
101.93
|
0.42%
237.02
|
0.14%
734.75
|
0.04%
2849.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.34%
·
公平:
42.77
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.0% | 12.0% |
| 1.5 | 62.55% | 37.45% |
| 2.5 | 35.58% | 64.42% |
| 3.5 | 16.51% | 83.48% |
| 4.5 | 6.41% | 93.59% |
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 | 3.30% | 30.26 |
| 1 | 11.27% | 8.88 |
| 2 | 19.21% | 5.21 |
| 3 | 21.84% | 4.58 |
| 4 | 18.62% | 5.37 |
| 5+ | 25.77% | 3.88 |
|
大 2.5 66.22%
小 2.5 33.78%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
55.73%
平
22.14%
客 胜
22.13%
大小球 2.5
大 2.5
66.22%
小 2.5
33.78%
双方进球
是
63.77%
否
36.23%
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 | 17.36% 5.76 | 16.98% 5.89 | 65.66% 1.52 |
| -1.5 | 34.34% 2.91 | — | 65.66% 1.52 |
| -1.0 | 34.34% 2.91 | 22.09% 4.53 | 43.57% 2.3 |
| -0.5 | 56.43% 1.77 | — | 43.57% 2.3 |
| 0 (平手) | 56.43% 1.77 | 20.75% 4.82 | 22.81% 4.38 |
| +0.5 | 77.18% 1.3 | — | 22.81% 4.38 |
| +1.0 | 77.18% 1.3 | 13.44% 7.44 | 9.37% 10.67 |
| +1.5 | 90.63% 1.1 | — | 9.37% 10.67 |
| +2.0 | 90.63% 1.1 | 6.29% 15.9 | 3.08% 32.44 |
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。
