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
38.63%
公平赔率
2.59
平
27.04%
公平赔率
3.7
客 胜
34.32%
公平赔率
2.91
最可能比分
1 - 1
概率 12.08%
公平赔率 8.28
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 | 2.59 | — | |
| 平 | 3.7 | — | |
| 客 胜 | 2.91 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.08% | 8.28 |
| 2 | 1-0 | 9.01% | 11.09 |
| 3 | 0-1 | 8.57% | 11.67 |
| 4 | 2-1 | 8.52% | 11.74 |
| 5 | 1-2 | 8.09% | 12.36 |
| 6 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 7 | 2-0 | 6.35% | 15.74 |
| 8 | 0-2 | 5.74% | 17.42 |
| 9 | 2-2 | 5.71% | 17.53 |
| 10 | 3-1 | 4.0% | 24.99 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
8.57%
11.67
|
5.74%
17.42
|
2.56%
39.01
|
0.86%
116.44
|
0.23%
434.4
|
| 1 |
9.01%
11.09
|
12.08%
8.28
|
8.09%
12.36
|
3.61%
27.66
|
1.21%
82.58
|
0.32%
308.17
|
| 2 |
6.35%
15.74
|
8.52%
11.74
|
5.71%
17.53
|
2.55%
39.24
|
0.85%
117.14
|
0.23%
437.06
|
| 3 |
2.99%
33.48
|
4.0%
24.99
|
2.68%
37.29
|
1.2%
83.49
|
0.4%
249.25
|
0.11%
930.23
|
| 4 |
1.05%
94.98
|
1.41%
70.88
|
0.95%
105.8
|
0.42%
236.85
|
0.14%
707.21
|
0.04%
2638.52
|
| 5 |
0.3%
336.81
|
0.4%
251.38
|
0.27%
375.09
|
0.12%
839.63
|
0.04%
2506.27
|
0.01%
9345.79
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.59%
·
公平:
169.66
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
大 2.5 51.85%
小 2.5 48.15%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.63%
平
27.04%
客 胜
34.32%
大小球 2.5
大 2.5
51.85%
小 2.5
48.15%
双方进球
是
55.79%
否
44.21%
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 | 6.73% 14.86 | 11.43% 8.75 | 81.84% 1.22 |
| -1.5 | 18.16% 5.51 | — | 81.84% 1.22 |
| -1.0 | 18.16% 5.51 | 20.68% 4.84 | 61.16% 1.63 |
| -0.5 | 38.84% 2.57 | — | 61.16% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.84% 2.57 | 25.53% 3.92 | 35.64% 2.81 |
| +0.5 | 64.36% 1.55 | — | 35.64% 2.81 |
| +1.0 | 64.36% 1.55 | 19.65% 5.09 | 15.99% 6.25 |
| +1.5 | 84.01% 1.19 | — | 15.99% 6.25 |
| +2.0 | 84.01% 1.19 | 10.32% 9.69 | 5.66% 17.66 |
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。
