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
34.13%
公平赔率
2.93
平
27.79%
公平赔率
3.6
客 胜
38.08%
公平赔率
2.63
最可能比分
1 - 1
概率 12.49%
公平赔率 8.01
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 | 2.93 | — | |
| 平 | 3.6 | — | |
| 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 | 12.49% | 8.01 |
| 2 | 0-1 | 9.76% | 10.25 |
| 3 | 1-0 | 9.32% | 10.73 |
| 4 | 1-2 | 8.37% | 11.95 |
| 5 | 2-1 | 7.99% | 12.51 |
| 6 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 7 | 0-2 | 6.54% | 15.3 |
| 8 | 2-0 | 5.96% | 16.77 |
| 9 | 2-2 | 5.35% | 18.68 |
| 10 | 1-3 | 3.74% | 26.76 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
9.76%
10.25
|
6.54%
15.3
|
2.92%
34.25
|
0.98%
102.25
|
0.26%
381.53
|
| 1 |
9.32%
10.73
|
12.49%
8.01
|
8.37%
11.95
|
3.74%
26.76
|
1.25%
79.88
|
0.34%
298.06
|
| 2 |
5.96%
16.77
|
7.99%
12.51
|
5.35%
18.68
|
2.39%
41.81
|
0.8%
124.81
|
0.21%
465.77
|
| 3 |
2.54%
39.3
|
3.41%
29.33
|
2.28%
43.77
|
1.02%
98.0
|
0.34%
292.57
|
0.09%
1091.7
|
| 4 |
0.81%
122.8
|
1.09%
91.65
|
0.73%
136.78
|
0.33%
306.28
|
0.11%
914.08
|
0.03%
3412.97
|
| 5 |
0.21%
479.62
|
0.28%
358.04
|
0.19%
534.19
|
0.08%
1196.17
|
0.03%
3571.43
|
0.01%
13333.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.47%
·
公平:
215.05
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大 2.5 48.66%
小 2.5 51.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.13%
平
27.79%
客 胜
38.08%
大小球 2.5
大 2.5
48.66%
小 2.5
51.34%
双方进球
是
53.29%
否
46.71%
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 | 5.32% 18.79 | 10.19% 9.81 | 84.48% 1.18 |
| -1.5 | 15.52% 6.44 | — | 84.48% 1.18 |
| -1.0 | 15.52% 6.44 | 19.95% 5.01 | 64.53% 1.55 |
| -0.5 | 35.47% 2.82 | — | 64.53% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.47% 2.82 | 26.26% 3.81 | 38.27% 2.61 |
| +0.5 | 61.73% 1.62 | — | 38.27% 2.61 |
| +1.0 | 61.73% 1.62 | 20.89% 4.79 | 17.38% 5.75 |
| +1.5 | 82.62% 1.21 | — | 17.38% 5.75 |
| +2.0 | 82.62% 1.21 | 11.17% 8.95 | 6.21% 16.1 |
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。
