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
34.06%
公平赔率
2.94
平
27.91%
公平赔率
3.58
客 胜
38.03%
公平赔率
2.63
最可能比分
1 - 1
概率 12.55%
公平赔率 7.97
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 | 3.58 | — | |
| 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 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 0-1 | 9.88% | 10.12 |
| 3 | 1-0 | 9.43% | 10.6 |
| 4 | 1-2 | 8.34% | 11.99 |
| 5 | 2-1 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 6.57% | 15.22 |
| 8 | 2-0 | 5.99% | 16.7 |
| 9 | 2-2 | 5.3% | 18.88 |
| 10 | 1-3 | 3.7% | 27.04 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.88%
10.12
|
6.57%
15.22
|
2.91%
34.34
|
0.97%
103.27
|
0.26%
388.2
|
| 1 |
9.43%
10.6
|
12.55%
7.97
|
8.34%
11.99
|
3.7%
27.04
|
1.23%
81.31
|
0.33%
305.72
|
| 2 |
5.99%
16.7
|
7.97%
12.55
|
5.3%
18.88
|
2.35%
42.58
|
0.78%
128.06
|
0.21%
481.46
|
| 3 |
2.54%
39.44
|
3.37%
29.65
|
2.24%
44.59
|
0.99%
100.57
|
0.33%
302.48
|
0.09%
1137.66
|
| 4 |
0.81%
124.21
|
1.07%
93.39
|
0.71%
140.43
|
0.32%
316.76
|
0.1%
952.38
|
0.03%
3584.23
|
| 5 |
0.2%
489.0
|
0.27%
367.65
|
0.18%
552.79
|
0.08%
1246.88
|
0.03%
3745.32
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.45%
·
公平:
223.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.06%
平
27.91%
客 胜
38.03%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.9%
否
47.1%
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 | 5.26% 19.01 | 10.16% 9.84 | 84.58% 1.18 |
| -1.5 | 15.42% 6.49 | — | 84.58% 1.18 |
| -1.0 | 15.42% 6.49 | 19.99% 5.0 | 64.59% 1.55 |
| -0.5 | 35.41% 2.82 | — | 64.59% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.41% 2.82 | 26.38% 3.79 | 38.22% 2.62 |
| +0.5 | 61.78% 1.62 | — | 38.22% 2.62 |
| +1.0 | 61.78% 1.62 | 20.93% 4.78 | 17.29% 5.78 |
| +1.5 | 82.71% 1.21 | — | 17.29% 5.78 |
| +2.0 | 82.71% 1.21 | 11.14% 8.97 | 6.14% 16.28 |
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。
