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
38.43%
公平赔率
2.6
平
26.99%
公平赔率
3.7
客 胜
34.57%
公平赔率
2.89
最可能比分
1 - 1
概率 12.05%
公平赔率 8.3
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 3.7 | — | |
| 客 胜 | 2.89 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.05% | 8.3 |
| 2 | 1-0 | 8.92% | 11.21 |
| 3 | 0-1 | 8.54% | 11.7 |
| 4 | 2-1 | 8.49% | 11.77 |
| 5 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-0 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 2-0 | 6.29% | 15.89 |
| 8 | 0-2 | 5.77% | 17.34 |
| 9 | 2-2 | 5.73% | 17.44 |
| 10 | 3-1 | 3.99% | 25.05 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.33%
15.8
|
8.54%
11.7
|
5.77%
17.34
|
2.6%
38.53
|
0.88%
114.17
|
0.24%
422.83
|
| 1 |
8.92%
11.21
|
12.05%
8.3
|
8.13%
12.3
|
3.66%
27.33
|
1.24%
80.97
|
0.33%
299.85
|
| 2 |
6.29%
15.89
|
8.49%
11.77
|
5.73%
17.44
|
2.58%
38.76
|
0.87%
114.85
|
0.24%
425.35
|
| 3 |
2.96%
33.82
|
3.99%
25.05
|
2.69%
37.11
|
1.21%
82.47
|
0.41%
244.38
|
0.11%
904.98
|
| 4 |
1.04%
95.94
|
1.41%
71.06
|
0.95%
105.29
|
0.43%
233.97
|
0.14%
693.0
|
0.04%
2570.69
|
| 5 |
0.29%
340.25
|
0.4%
252.02
|
0.27%
373.27
|
0.12%
829.88
|
0.04%
2457.0
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.6%
·
公平:
167.03
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 | 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 | 6.33% | 15.80 |
| 1 | 17.47% | 5.72 |
| 2 | 24.11% | 4.15 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 15.30% | 6.53 |
| 5+ | 14.61% | 6.84 |
|
大 2.5 52.1%
小 2.5 47.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.43%
平
26.99%
客 胜
34.57%
大小球 2.5
大 2.5
52.1%
小 2.5
47.9%
双方进球
是
55.99%
否
44.01%
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 | 6.68% 14.96 | 11.36% 8.8 | 81.95% 1.22 |
| -1.5 | 18.05% 5.54 | — | 81.95% 1.22 |
| -1.0 | 18.05% 5.54 | 20.58% 4.86 | 61.37% 1.63 |
| -0.5 | 38.63% 2.59 | — | 61.37% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.63% 2.59 | 25.48% 3.92 | 35.89% 2.79 |
| +0.5 | 64.11% 1.56 | — | 35.89% 2.79 |
| +1.0 | 64.11% 1.56 | 19.71% 5.07 | 16.18% 6.18 |
| +1.5 | 83.82% 1.19 | — | 16.18% 6.18 |
| +2.0 | 83.82% 1.19 | 10.42% 9.6 | 5.77% 17.34 |
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。
