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
33.99%
公平赔率
2.94
平
28.03%
公平赔率
3.57
客 胜
37.98%
公平赔率
2.63
最可能比分
1 - 1
概率 12.6%
公平赔率 7.93
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 | 2.94 | — | |
| 平 | 3.57 | — | |
| 客 胜 | 2.63 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.6% | 7.93 |
| 2 | 0-1 | 10.0% | 10.0 |
| 3 | 1-0 | 9.55% | 10.47 |
| 4 | 1-2 | 8.32% | 12.02 |
| 5 | 2-1 | 7.94% | 12.59 |
| 6 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 7 | 0-2 | 6.6% | 15.15 |
| 8 | 2-0 | 6.01% | 16.63 |
| 9 | 2-2 | 5.24% | 19.08 |
| 10 | 1-3 | 3.66% | 27.32 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
10.0%
10.0
|
6.6%
15.15
|
2.9%
34.43
|
0.96%
104.33
|
0.25%
395.1
|
| 1 |
9.55%
10.47
|
12.6%
7.93
|
8.32%
12.02
|
3.66%
27.32
|
1.21%
82.8
|
0.32%
313.68
|
| 2 |
6.01%
16.63
|
7.94%
12.59
|
5.24%
19.08
|
2.31%
43.37
|
0.76%
131.42
|
0.2%
497.76
|
| 3 |
2.53%
39.58
|
3.33%
29.99
|
2.2%
45.44
|
0.97%
103.26
|
0.32%
312.89
|
0.08%
1184.83
|
| 4 |
0.8%
125.66
|
1.05%
95.2
|
0.69%
144.24
|
0.3%
327.87
|
0.1%
993.05
|
0.03%
3759.4
|
| 5 |
0.2%
498.75
|
0.26%
377.79
|
0.17%
572.41
|
0.08%
1300.39
|
0.03%
3937.01
|
0.01%
14925.37
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.43%
·
公平:
231.91
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
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 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大 2.5 47.65%
小 2.5 52.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.99%
平
28.03%
客 胜
37.98%
大小球 2.5
大 2.5
47.65%
小 2.5
52.35%
双方进球
是
52.5%
否
47.5%
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 | 5.2% 19.24 | 10.13% 9.88 | 84.68% 1.18 |
| -1.5 | 15.32% 6.53 | — | 84.68% 1.18 |
| -1.0 | 15.32% 6.53 | 20.02% 5.0 | 64.66% 1.55 |
| -0.5 | 35.34% 2.83 | — | 64.66% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.34% 2.83 | 26.5% 3.77 | 38.16% 2.62 |
| +0.5 | 61.84% 1.62 | — | 38.16% 2.62 |
| +1.0 | 61.84% 1.62 | 20.97% 4.77 | 17.19% 5.82 |
| +1.5 | 82.81% 1.21 | — | 17.19% 5.82 |
| +2.0 | 82.81% 1.21 | 11.11% 9.0 | 6.08% 16.46 |
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。
