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
39.61%
公平赔率
2.52
平
26.8%
公平赔率
3.73
客 胜
33.58%
公平赔率
2.98
最可能比分
1 - 1
概率 11.93%
公平赔率 8.38
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 | 2.52 | — | |
| 平 | 3.73 | — | |
| 客 胜 | 2.98 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.93% | 8.38 |
| 2 | 1-0 | 8.91% | 11.23 |
| 3 | 2-1 | 8.65% | 11.56 |
| 4 | 0-1 | 8.23% | 12.15 |
| 5 | 1-2 | 8.0% | 12.51 |
| 6 | 2-0 | 6.46% | 15.49 |
| 7 | 0-0 | 6.14% | 16.28 |
| 8 | 2-2 | 5.8% | 17.25 |
| 9 | 0-2 | 5.51% | 18.13 |
| 10 | 3-1 | 4.18% | 23.91 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.14%
16.28
|
8.23%
12.15
|
5.51%
18.13
|
2.46%
40.6
|
0.83%
121.2
|
0.22%
452.28
|
| 1 |
8.91%
11.23
|
11.93%
8.38
|
8.0%
12.51
|
3.57%
28.0
|
1.2%
83.58
|
0.32%
311.92
|
| 2 |
6.46%
15.49
|
8.65%
11.56
|
5.8%
17.25
|
2.59%
38.62
|
0.87%
115.29
|
0.23%
430.11
|
| 3 |
3.12%
32.04
|
4.18%
23.91
|
2.8%
35.69
|
1.25%
79.9
|
0.42%
238.49
|
0.11%
889.68
|
| 4 |
1.13%
88.39
|
1.52%
65.97
|
1.02%
98.45
|
0.45%
220.41
|
0.15%
657.89
|
0.04%
2457.0
|
| 5 |
0.33%
304.79
|
0.44%
227.48
|
0.29%
339.56
|
0.13%
759.88
|
0.04%
2267.57
|
0.01%
8474.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.64%
·
公平:
157.01
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 6.14% | 16.28 |
| 1 | 17.14% | 5.84 |
| 2 | 23.91% | 4.18 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 15.51% | 6.45 |
| 5+ | 15.08% | 6.63 |
|
大 2.5 52.82%
小 2.5 47.18%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.61%
平
26.80%
客 胜
33.58%
大小球 2.5
大 2.5
52.82%
小 2.5
47.18%
双方进球
是
56.5%
否
43.5%
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 | 7.19% 13.9 | 11.8% 8.48 | 81.01% 1.23 |
| -1.5 | 18.99% 5.27 | — | 81.01% 1.23 |
| -1.0 | 18.99% 5.27 | 20.86% 4.79 | 60.15% 1.66 |
| -0.5 | 39.85% 2.51 | — | 60.15% 1.66 |
| 0 (平手) | 39.85% 2.51 | 25.29% 3.95 | 34.86% 2.87 |
| +0.5 | 65.14% 1.54 | — | 34.86% 2.87 |
| +1.0 | 65.14% 1.54 | 19.28% 5.19 | 15.58% 6.42 |
| +1.5 | 84.42% 1.18 | — | 15.58% 6.42 |
| +2.0 | 84.42% 1.18 | 10.08% 9.93 | 5.5% 18.17 |
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。
