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
47.38%
公平赔率
2.11
平
24.54%
公平赔率
4.07
客 胜
28.07%
公平赔率
3.56
最可能比分
1 - 1
概率 10.46%
公平赔率 9.56
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 | 2.11 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 3.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.46% | 9.56 |
| 2 | 2-1 | 9.36% | 10.68 |
| 3 | 1-0 | 7.75% | 12.91 |
| 4 | 1-2 | 7.06% | 14.16 |
| 5 | 2-0 | 6.93% | 14.42 |
| 6 | 2-2 | 6.32% | 15.83 |
| 7 | 0-1 | 5.84% | 17.11 |
| 8 | 3-1 | 5.59% | 17.9 |
| 9 | 0-0 | 4.33% | 23.1 |
| 10 | 3-0 | 4.14% | 24.17 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.33%
23.1
|
5.84%
17.11
|
3.94%
25.35
|
1.77%
56.34
|
0.6%
166.94
|
0.16%
618.43
|
| 1 |
7.75%
12.91
|
10.46%
9.56
|
7.06%
14.16
|
3.18%
31.48
|
1.07%
93.27
|
0.29%
345.42
|
| 2 |
6.93%
14.42
|
9.36%
10.68
|
6.32%
15.83
|
2.84%
35.17
|
0.96%
104.2
|
0.26%
385.95
|
| 3 |
4.14%
24.17
|
5.59%
17.9
|
3.77%
26.52
|
1.7%
58.94
|
0.57%
174.64
|
0.15%
646.83
|
| 4 |
1.85%
54.01
|
2.5%
40.01
|
1.69%
59.27
|
0.76%
131.72
|
0.26%
390.32
|
0.07%
1445.09
|
| 5 |
0.66%
150.88
|
0.89%
111.76
|
0.6%
165.56
|
0.27%
367.92
|
0.09%
1090.51
|
0.02%
4032.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.28%
·
公平:
78.28
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 4.33% | 23.10 |
| 1 | 13.59% | 7.36 |
| 2 | 21.34% | 4.69 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 17.53% | 5.70 |
| 5+ | 20.88% | 4.79 |
|
大 2.5 60.74%
小 2.5 39.26%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.38%
平
24.54%
客 胜
28.07%
大小球 2.5
大 2.5
60.74%
小 2.5
39.26%
双方进球
是
61.71%
否
38.29%
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 | 11.62% 8.6 | 14.51% 6.89 | 73.87% 1.35 |
| -1.5 | 26.13% 3.83 | — | 73.87% 1.35 |
| -1.0 | 26.13% 3.83 | 21.74% 4.6 | 52.13% 1.92 |
| -0.5 | 47.87% 2.09 | — | 52.13% 1.92 |
| 0 (平手) | 47.87% 2.09 | 23.09% 4.33 | 29.05% 3.44 |
| +0.5 | 70.95% 1.41 | — | 29.05% 3.44 |
| +1.0 | 70.95% 1.41 | 16.39% 6.1 | 12.65% 7.9 |
| +1.5 | 87.35% 1.14 | — | 12.65% 7.9 |
| +2.0 | 87.35% 1.14 | 8.25% 12.12 | 4.4% 22.73 |
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。
