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
37.59%
公平赔率
2.66
平
27.39%
公平赔率
3.65
客 胜
35.01%
公平赔率
2.86
最可能比分
1 - 1
概率 12.28%
公平赔率 8.14
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 | 2.66 | — | |
| 平 | 3.65 | — | |
| 客 胜 | 2.86 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.28% | 8.14 |
| 2 | 1-0 | 9.23% | 10.83 |
| 3 | 0-1 | 9.03% | 11.08 |
| 4 | 2-1 | 8.35% | 11.98 |
| 5 | 1-2 | 8.17% | 12.25 |
| 6 | 0-0 | 6.79% | 14.73 |
| 7 | 2-0 | 6.28% | 15.93 |
| 8 | 0-2 | 6.0% | 16.66 |
| 9 | 2-2 | 5.55% | 18.01 |
| 10 | 3-1 | 3.79% | 26.42 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.79%
14.73
|
9.03%
11.08
|
6.0%
16.66
|
2.66%
37.57
|
0.89%
112.99
|
0.24%
424.81
|
| 1 |
9.23%
10.83
|
12.28%
8.14
|
8.17%
12.25
|
3.62%
27.63
|
1.2%
83.08
|
0.32%
312.3
|
| 2 |
6.28%
15.93
|
8.35%
11.98
|
5.55%
18.01
|
2.46%
40.63
|
0.82%
122.19
|
0.22%
459.35
|
| 3 |
2.85%
35.14
|
3.79%
26.42
|
2.52%
39.73
|
1.12%
89.61
|
0.37%
269.54
|
0.1%
1013.17
|
| 4 |
0.97%
103.35
|
1.29%
77.71
|
0.86%
116.85
|
0.38%
263.57
|
0.13%
792.39
|
0.03%
2976.19
|
| 5 |
0.26%
379.94
|
0.35%
285.71
|
0.23%
429.55
|
0.1%
968.99
|
0.03%
2915.45
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.53%
·
公平:
189.9
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
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 | 6.79% | 14.73 |
| 1 | 18.26% | 5.48 |
| 2 | 24.56% | 4.07 |
| 3 | 22.02% | 4.54 |
| 4 | 14.81% | 6.75 |
| 5+ | 13.56% | 7.37 |
|
大 2.5 50.39%
小 2.5 49.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.59%
平
27.39%
客 胜
35.01%
大小球 2.5
大 2.5
50.39%
小 2.5
49.61%
双方进球
是
54.67%
否
45.33%
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 | 6.21% 16.09 | 11.03% 9.07 | 82.76% 1.21 |
| -1.5 | 17.24% 5.8 | — | 82.76% 1.21 |
| -1.0 | 17.24% 5.8 | 20.51% 4.87 | 62.24% 1.61 |
| -0.5 | 37.76% 2.65 | — | 62.24% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.76% 2.65 | 25.87% 3.87 | 36.37% 2.75 |
| +0.5 | 63.63% 1.57 | — | 36.37% 2.75 |
| +1.0 | 63.63% 1.57 | 20.06% 4.98 | 16.31% 6.13 |
| +1.5 | 83.69% 1.19 | — | 16.31% 6.13 |
| +2.0 | 83.69% 1.19 | 10.55% 9.48 | 5.76% 17.35 |
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。
