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
29.28%
公平赔率
3.41
平
28.96%
公平赔率
3.45
客 胜
41.75%
公平赔率
2.39
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 | 3.41 | — | |
| 平 | 3.45 | — | |
| 客 胜 | 2.39 | — |
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 | 11.97% | 8.35 |
| 3 | 1-0 | 9.8% | 10.21 |
| 4 | 0-0 | 9.07% | 11.02 |
| 5 | 1-2 | 8.54% | 11.72 |
| 6 | 0-2 | 7.9% | 12.65 |
| 7 | 2-1 | 6.98% | 14.32 |
| 8 | 2-0 | 5.29% | 18.9 |
| 9 | 2-2 | 4.61% | 21.7 |
| 10 | 1-3 | 3.76% | 26.63 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.07%
11.02
|
11.97%
8.35
|
7.9%
12.65
|
3.48%
28.76
|
1.15%
87.14
|
0.3%
330.03
|
| 1 |
9.8%
10.21
|
12.93%
7.73
|
8.54%
11.72
|
3.76%
26.63
|
1.24%
80.68
|
0.33%
305.62
|
| 2 |
5.29%
18.9
|
6.98%
14.32
|
4.61%
21.7
|
2.03%
49.31
|
0.67%
149.41
|
0.18%
565.93
|
| 3 |
1.9%
52.5
|
2.51%
39.78
|
1.66%
60.27
|
0.73%
136.97
|
0.24%
415.11
|
0.06%
1572.33
|
| 4 |
0.51%
194.44
|
0.68%
147.32
|
0.45%
223.21
|
0.2%
507.36
|
0.07%
1536.1
|
0.02%
5813.95
|
| 5 |
0.11%
900.09
|
0.15%
682.13
|
0.1%
1033.06
|
0.04%
2347.42
|
0.01%
7092.2
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.33%
·
公平:
304.79
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.07% | 11.02 |
| 1 | 21.77% | 4.59 |
| 2 | 26.13% | 3.83 |
| 3 | 20.90% | 4.78 |
| 4 | 12.54% | 7.97 |
| 5+ | 9.59% | 10.43 |
|
大 2.5 43.03%
小 2.5 56.97%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.28%
平
28.96%
客 胜
41.75%
大小球 2.5
大 2.5
43.03%
小 2.5
56.97%
双方进球
是
48.4%
否
51.6%
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 | 3.54% 28.27 | 8.3% 12.05 | 88.17% 1.13 |
| -1.5 | 11.83% 8.45 | — | 88.17% 1.13 |
| -1.0 | 11.83% 8.45 | 18.65% 5.36 | 69.51% 1.44 |
| -0.5 | 30.49% 3.28 | — | 69.51% 1.44 |
| 0 (平手) | 30.49% 3.28 | 27.41% 3.65 | 42.1% 2.38 |
| +0.5 | 57.9% 1.73 | — | 42.1% 2.38 |
| +1.0 | 57.9% 1.73 | 22.8% 4.39 | 19.3% 5.18 |
| +1.5 | 80.7% 1.24 | — | 19.3% 5.18 |
| +2.0 | 80.7% 1.24 | 12.4% 8.07 | 6.91% 14.48 |
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。
