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
49.81%
公平赔率
2.01
平
23.78%
公平赔率
4.21
客 胜
26.41%
公平赔率
3.79
最可能比分
1 - 1
概率 9.95%
公平赔率 10.05
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 | 2.01 | — | |
| 平 | 4.21 | — | |
| 客 胜 | 3.79 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.95% | 10.05 |
| 2 | 2-1 | 9.45% | 10.58 |
| 3 | 1-0 | 7.37% | 13.57 |
| 4 | 2-0 | 7.0% | 14.29 |
| 5 | 1-2 | 6.71% | 14.9 |
| 6 | 2-2 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 3-1 | 5.98% | 16.71 |
| 8 | 0-1 | 5.23% | 19.1 |
| 9 | 3-0 | 4.43% | 22.56 |
| 10 | 3-2 | 4.04% | 24.76 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.88%
25.79
|
5.23%
19.1
|
3.53%
28.3
|
1.59%
62.89
|
0.54%
186.36
|
0.14%
690.13
|
| 1 |
7.37%
13.57
|
9.95%
10.05
|
6.71%
14.9
|
3.02%
33.1
|
1.02%
98.08
|
0.28%
363.24
|
| 2 |
7.0%
14.29
|
9.45%
10.58
|
6.38%
15.68
|
2.87%
34.84
|
0.97%
103.24
|
0.26%
382.41
|
| 3 |
4.43%
22.56
|
5.98%
16.71
|
4.04%
24.76
|
1.82%
55.02
|
0.61%
163.03
|
0.17%
603.86
|
| 4 |
2.11%
47.49
|
2.84%
35.18
|
1.92%
52.12
|
0.86%
115.82
|
0.29%
343.17
|
0.08%
1270.65
|
| 5 |
0.8%
124.98
|
1.08%
92.58
|
0.73%
137.16
|
0.33%
304.79
|
0.11%
903.34
|
0.03%
3344.48
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.59%
·
公平:
63.04
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.04% | 14.96% |
| 1.5 | 56.62% | 43.37% |
| 2.5 | 29.63% | 70.37% |
| 3.5 | 12.53% | 87.47% |
| 4.5 | 4.41% | 95.59% |
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 | 3.88% | 25.79 |
| 1 | 12.60% | 7.94 |
| 2 | 20.48% | 4.88 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 18.02% | 5.55 |
| 5+ | 22.83% | 4.38 |
|
大 2.5 63.04%
小 2.5 36.96%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.81%
平
23.78%
客 胜
26.41%
大小球 2.5
大 2.5
63.04%
小 2.5
36.96%
双方进球
是
63.0%
否
37.0%
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 | 13.26% 7.54 | 15.27% 6.55 | 71.47% 1.4 |
| -1.5 | 28.53% 3.51 | — | 71.47% 1.4 |
| -1.0 | 28.53% 3.51 | 21.84% 4.58 | 49.63% 2.01 |
| -0.5 | 50.37% 1.99 | — | 49.63% 2.01 |
| 0 (平手) | 50.37% 1.99 | 22.34% 4.48 | 27.29% 3.66 |
| +0.5 | 72.71% 1.38 | — | 27.29% 3.66 |
| +1.0 | 72.71% 1.38 | 15.52% 6.44 | 11.77% 8.49 |
| +1.5 | 88.22% 1.13 | — | 11.77% 8.49 |
| +2.0 | 88.22% 1.13 | 7.71% 12.97 | 4.07% 24.59 |
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。
