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
27.25%
公平赔率
3.67
平
29.18%
公平赔率
3.43
客 胜
43.57%
公平赔率
2.29
最可能比分
1 - 1
概率 12.94%
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 | 3.67 | — | |
| 平 | 3.43 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.94% | 7.73 |
| 2 | 0-1 | 12.81% | 7.81 |
| 3 | 1-0 | 9.73% | 10.28 |
| 4 | 0-0 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 1-2 | 8.6% | 11.62 |
| 6 | 0-2 | 8.52% | 11.74 |
| 7 | 2-1 | 6.53% | 15.3 |
| 8 | 2-0 | 4.91% | 20.35 |
| 9 | 2-2 | 4.35% | 23.01 |
| 10 | 1-3 | 3.81% | 26.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.63%
10.38
|
12.81%
7.81
|
8.52%
11.74
|
3.78%
26.48
|
1.26%
79.62
|
0.33%
299.31
|
| 1 |
9.73%
10.28
|
12.94%
7.73
|
8.6%
11.62
|
3.81%
26.21
|
1.27%
78.84
|
0.34%
296.38
|
| 2 |
4.91%
20.35
|
6.53%
15.3
|
4.35%
23.01
|
1.93%
51.91
|
0.64%
156.1
|
0.17%
586.85
|
| 3 |
1.65%
60.46
|
2.2%
45.45
|
1.46%
68.35
|
0.65%
154.18
|
0.22%
463.61
|
0.06%
1742.16
|
| 4 |
0.42%
239.41
|
0.56%
180.02
|
0.37%
270.71
|
0.16%
610.5
|
0.05%
1834.86
|
0.01%
6896.55
|
| 5 |
0.08%
1184.83
|
0.11%
891.27
|
0.07%
1340.48
|
0.03%
3021.15
|
0.01%
9090.91
|
0.0%
34482.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.31%
·
公平:
321.13
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.58% | 36.42% |
| 1.5 | 26.79% | 73.21% |
| 2.5 | 8.21% | 91.79% |
| 3.5 | 1.96% | 98.04% |
| 4.5 | 0.38% | 99.62% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.63% | 10.38 |
| 1 | 22.54% | 4.44 |
| 2 | 26.37% | 3.79 |
| 3 | 20.57% | 4.86 |
| 4 | 12.03% | 8.31 |
| 5+ | 8.85% | 11.30 |
|
大 2.5 41.45%
小 2.5 58.55%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.25%
平
29.18%
客 胜
43.57%
大小球 2.5
大 2.5
41.45%
小 2.5
58.55%
双方进球
是
46.76%
否
53.24%
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 | 2.96% 33.8 | 7.52% 13.3 | 89.52% 1.12 |
| -1.5 | 10.48% 9.55 | — | 89.52% 1.12 |
| -1.0 | 10.48% 9.55 | 17.9% 5.59 | 71.62% 1.4 |
| -0.5 | 28.38% 3.52 | — | 71.62% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.38% 3.52 | 27.62% 3.62 | 44.0% 2.27 |
| +0.5 | 56.0% 1.79 | — | 44.0% 2.27 |
| +1.0 | 56.0% 1.79 | 23.57% 4.24 | 20.42% 4.9 |
| +1.5 | 79.58% 1.26 | — | 20.42% 4.9 |
| +2.0 | 79.58% 1.26 | 13.04% 7.67 | 7.39% 13.53 |
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。
