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
27.37%
公平赔率
3.65
平
28.67%
公平赔率
3.49
客 胜
43.96%
公平赔率
2.28
最可能比分
1 - 1
概率 12.8%
公平赔率 7.81
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 | 3.65 | — | |
| 平 | 3.49 | — | |
| 客 胜 | 2.28 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.8% | 7.81 |
| 2 | 0-1 | 12.3% | 8.13 |
| 3 | 1-0 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-0 | 8.98% | 11.13 |
| 5 | 1-2 | 8.77% | 11.41 |
| 6 | 0-2 | 8.43% | 11.86 |
| 7 | 2-1 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-0 | 4.86% | 20.59 |
| 9 | 2-2 | 4.56% | 21.94 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 24.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.98%
11.13
|
12.3%
8.13
|
8.43%
11.86
|
3.85%
25.98
|
1.32%
75.86
|
0.36%
276.85
|
| 1 |
9.34%
10.71
|
12.8%
7.81
|
8.77%
11.41
|
4.0%
24.98
|
1.37%
72.93
|
0.38%
266.17
|
| 2 |
4.86%
20.59
|
6.65%
15.03
|
4.56%
21.94
|
2.08%
48.04
|
0.71%
140.27
|
0.2%
512.03
|
| 3 |
1.68%
59.39
|
2.31%
43.35
|
1.58%
63.28
|
0.72%
138.58
|
0.25%
404.53
|
0.07%
1477.1
|
| 4 |
0.44%
228.41
|
0.6%
166.72
|
0.41%
243.37
|
0.19%
533.05
|
0.06%
1555.21
|
0.02%
5681.82
|
| 5 |
0.09%
1097.69
|
0.12%
801.28
|
0.09%
1169.59
|
0.04%
2564.1
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
27027.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.36%
·
公平:
277.47
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.98% | 11.13 |
| 1 | 21.65% | 4.62 |
| 2 | 26.08% | 3.83 |
| 3 | 20.95% | 4.77 |
| 4 | 12.62% | 7.92 |
| 5+ | 9.71% | 10.30 |
|
大 2.5 43.29%
小 2.5 56.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.37%
平
28.67%
客 胜
43.96%
大小球 2.5
大 2.5
43.29%
小 2.5
56.71%
双方进球
是
48.23%
否
51.77%
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 | 3.09% 32.34 | 7.62% 13.13 | 89.29% 1.12 |
| -1.5 | 10.71% 9.34 | — | 89.29% 1.12 |
| -1.0 | 10.71% 9.34 | 17.78% 5.63 | 71.51% 1.4 |
| -0.5 | 28.49% 3.51 | — | 71.51% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.49% 3.51 | 27.13% 3.69 | 44.39% 2.25 |
| +0.5 | 55.61% 1.8 | — | 44.39% 2.25 |
| +1.0 | 55.61% 1.8 | 23.42% 4.27 | 20.97% 4.77 |
| +1.5 | 79.03% 1.27 | — | 20.97% 4.77 |
| +2.0 | 79.03% 1.27 | 13.22% 7.57 | 7.75% 12.9 |
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。
