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
27.44%
公平赔率
3.64
平
28.9%
公平赔率
3.46
客 胜
43.65%
公平赔率
2.29
最可能比分
1 - 1
概率 12.87%
公平赔率 7.77
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 | 3.64 | — | |
| 平 | 3.46 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.87% | 7.77 |
| 2 | 0-1 | 12.49% | 8.0 |
| 3 | 1-0 | 9.53% | 10.49 |
| 4 | 0-0 | 9.26% | 10.8 |
| 5 | 1-2 | 8.69% | 11.51 |
| 6 | 0-2 | 8.43% | 11.86 |
| 7 | 2-1 | 6.63% | 15.09 |
| 8 | 2-0 | 4.91% | 20.37 |
| 9 | 2-2 | 4.47% | 22.35 |
| 10 | 1-3 | 3.91% | 25.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
9.26%
10.8
|
12.49%
8.0
|
8.43%
11.86
|
3.8%
26.35
|
1.28%
78.07
|
0.35%
289.18
|
| 1 |
9.53%
10.49
|
12.87%
7.77
|
8.69%
11.51
|
3.91%
25.58
|
1.32%
75.8
|
0.36%
280.74
|
| 2 |
4.91%
20.37
|
6.63%
15.09
|
4.47%
22.35
|
2.01%
49.67
|
0.68%
147.19
|
0.18%
545.26
|
| 3 |
1.69%
59.33
|
2.28%
43.95
|
1.54%
65.1
|
0.69%
144.68
|
0.23%
428.63
|
0.06%
1587.3
|
| 4 |
0.43%
230.41
|
0.59%
170.68
|
0.4%
252.84
|
0.18%
561.8
|
0.06%
1663.89
|
0.02%
6172.84
|
| 5 |
0.09%
1118.57
|
0.12%
828.5
|
0.08%
1226.99
|
0.04%
2724.8
|
0.01%
8064.52
|
0.0%
30303.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.34%
·
公平:
296.47
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 9.26% | 10.80 |
| 1 | 22.03% | 4.54 |
| 2 | 26.21% | 3.82 |
| 3 | 20.80% | 4.81 |
| 4 | 12.37% | 8.08 |
| 5+ | 9.34% | 10.71 |
|
大 2.5 42.51%
小 2.5 57.49%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.44%
平
28.90%
客 胜
43.65%
大小球 2.5
大 2.5
42.51%
小 2.5
57.49%
双方进球
是
47.63%
否
52.37%
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 | 3.06% 32.64 | 7.62% 13.12 | 89.32% 1.12 |
| -1.5 | 10.68% 9.36 | — | 89.32% 1.12 |
| -1.0 | 10.68% 9.36 | 17.89% 5.59 | 71.43% 1.4 |
| -0.5 | 28.57% 3.5 | — | 71.43% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.57% 3.5 | 27.35% 3.66 | 44.08% 2.27 |
| +0.5 | 55.92% 1.79 | — | 44.08% 2.27 |
| +1.0 | 55.92% 1.79 | 23.44% 4.27 | 20.63% 4.85 |
| +1.5 | 79.37% 1.26 | — | 20.63% 4.85 |
| +2.0 | 79.37% 1.26 | 13.09% 7.64 | 7.54% 13.25 |
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。
