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
46.18%
公平赔率
2.17
平
25.24%
公平赔率
3.96
客 胜
28.59%
公平赔率
3.5
最可能比分
1 - 1
概率 10.98%
公平赔率 9.11
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 | 2.17 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 3.5 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.98% | 9.11 |
| 2 | 2-1 | 9.33% | 10.72 |
| 3 | 1-0 | 8.38% | 11.93 |
| 4 | 1-2 | 7.19% | 13.91 |
| 5 | 2-0 | 7.12% | 14.04 |
| 6 | 0-1 | 6.46% | 15.49 |
| 7 | 2-2 | 6.11% | 16.36 |
| 8 | 3-1 | 5.29% | 18.91 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 0-2 | 4.23% | 23.64 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
6.46%
15.49
|
4.23%
23.64
|
1.85%
54.14
|
0.6%
165.32
|
0.16%
630.91
|
| 1 |
8.38%
11.93
|
10.98%
9.11
|
7.19%
13.91
|
3.14%
31.85
|
1.03%
97.26
|
0.27%
371.2
|
| 2 |
7.12%
14.04
|
9.33%
10.72
|
6.11%
16.36
|
2.67%
37.47
|
0.87%
114.42
|
0.23%
436.68
|
| 3 |
4.04%
24.78
|
5.29%
18.91
|
3.46%
28.88
|
1.51%
66.12
|
0.5%
201.9
|
0.13%
770.42
|
| 4 |
1.72%
58.3
|
2.25%
44.5
|
1.47%
67.94
|
0.64%
155.59
|
0.21%
475.06
|
0.06%
1814.88
|
| 5 |
0.58%
171.47
|
0.76%
130.89
|
0.5%
199.84
|
0.22%
457.67
|
0.07%
1396.65
|
0.02%
5319.15
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.03%
·
公平:
97.14
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大 2.5 57.9%
小 2.5 42.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
46.18%
平
25.24%
客 胜
28.59%
大小球 2.5
大 2.5
57.9%
小 2.5
42.1%
双方进球
是
59.68%
否
40.32%
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 | 10.62% 9.42 | 14.12% 7.08 | 75.26% 1.33 |
| -1.5 | 24.74% 4.04 | — | 75.26% 1.33 |
| -1.0 | 24.74% 4.04 | 21.89% 4.57 | 53.37% 1.87 |
| -0.5 | 46.63% 2.14 | — | 53.37% 1.87 |
| 0 (平手) | 46.63% 2.14 | 23.76% 4.21 | 29.61% 3.38 |
| +0.5 | 70.39% 1.42 | — | 29.61% 3.38 |
| +1.0 | 70.39% 1.42 | 16.87% 5.93 | 12.74% 7.85 |
| +1.5 | 87.26% 1.15 | — | 12.74% 7.85 |
| +2.0 | 87.26% 1.15 | 8.39% 11.92 | 4.35% 22.99 |
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。
