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
42.77%
公平赔率
2.34
平
25.88%
公平赔率
3.86
客 胜
31.35%
公平赔率
3.19
最可能比分
1 - 1
概率 11.35%
公平赔率 8.81
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 | 2.34 | — | |
| 平 | 3.86 | — | |
| 客 胜 | 3.19 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.35% | 8.81 |
| 2 | 2-1 | 9.02% | 11.08 |
| 3 | 1-0 | 8.41% | 11.9 |
| 4 | 1-2 | 7.66% | 13.06 |
| 5 | 0-1 | 7.14% | 14.01 |
| 6 | 2-0 | 6.68% | 14.96 |
| 7 | 2-2 | 6.09% | 16.42 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 0-2 | 4.82% | 20.76 |
| 10 | 3-1 | 4.78% | 20.91 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.14%
14.01
|
4.82%
20.76
|
2.17%
46.13
|
0.73%
136.69
|
0.2%
506.33
|
| 1 |
8.41%
11.9
|
11.35%
8.81
|
7.66%
13.06
|
3.45%
29.01
|
1.16%
85.96
|
0.31%
318.37
|
| 2 |
6.68%
14.96
|
9.02%
11.08
|
6.09%
16.42
|
2.74%
36.49
|
0.92%
108.13
|
0.25%
400.48
|
| 3 |
3.54%
28.24
|
4.78%
20.91
|
3.23%
30.98
|
1.45%
68.86
|
0.49%
204.0
|
0.13%
755.86
|
| 4 |
1.41%
71.03
|
1.9%
52.61
|
1.28%
77.95
|
0.58%
173.22
|
0.19%
513.35
|
0.05%
1901.14
|
| 5 |
0.45%
223.36
|
0.6%
165.45
|
0.41%
245.1
|
0.18%
544.66
|
0.06%
1612.9
|
0.02%
5988.02
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.85%
·
公平:
117.18
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.47% | 5.72 |
|
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.77%
平
25.88%
客 胜
31.35%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
58.97%
否
41.03%
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 | 8.87% 11.27 | 12.95% 7.72 | 78.18% 1.28 |
| -1.5 | 21.82% 4.58 | — | 78.18% 1.28 |
| -1.0 | 21.82% 4.58 | 21.3% 4.7 | 56.88% 1.76 |
| -0.5 | 43.12% 2.32 | — | 56.88% 1.76 |
| 0 (平手) | 43.12% 2.32 | 24.39% 4.1 | 32.49% 3.08 |
| +0.5 | 67.51% 1.48 | — | 32.49% 3.08 |
| +1.0 | 67.51% 1.48 | 18.08% 5.53 | 14.41% 6.94 |
| +1.5 | 85.59% 1.17 | — | 14.41% 6.94 |
| +2.0 | 85.59% 1.17 | 9.33% 10.71 | 5.07% 19.71 |
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。
