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
29.98%
公平赔率
3.34
平
28.26%
公平赔率
3.54
客 胜
41.76%
公平赔率
2.39
最可能比分
1 - 1
概率 12.69%
公平赔率 7.88
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 | 3.34 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 2.39 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 0-1 | 11.13% | 8.98 |
| 3 | 1-0 | 9.26% | 10.79 |
| 4 | 1-2 | 8.69% | 11.5 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-2 | 7.63% | 13.11 |
| 7 | 2-1 | 7.23% | 13.82 |
| 8 | 2-0 | 5.28% | 18.94 |
| 9 | 2-2 | 4.96% | 20.18 |
| 10 | 1-3 | 3.97% | 25.19 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
11.13%
8.98
|
7.63%
13.11
|
3.48%
28.71
|
1.19%
83.83
|
0.33%
306.0
|
| 1 |
9.26%
10.79
|
12.69%
7.88
|
8.69%
11.5
|
3.97%
25.19
|
1.36%
73.53
|
0.37%
268.38
|
| 2 |
5.28%
18.94
|
7.23%
13.82
|
4.96%
20.18
|
2.26%
44.19
|
0.78%
129.02
|
0.21%
470.81
|
| 3 |
2.01%
49.83
|
2.75%
36.37
|
1.88%
53.1
|
0.86%
116.28
|
0.29%
339.56
|
0.08%
1239.16
|
| 4 |
0.57%
174.86
|
0.78%
127.63
|
0.54%
186.32
|
0.25%
408.0
|
0.08%
1191.9
|
0.02%
4347.83
|
| 5 |
0.13%
766.87
|
0.18%
559.91
|
0.12%
816.99
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5235.6
|
0.01%
19230.77
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.4%
·
公平:
247.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
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 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大 2.5 45.87%
小 2.5 54.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.98%
平
28.26%
客 胜
41.76%
大小球 2.5
大 2.5
45.87%
小 2.5
54.13%
双方进球
是
50.73%
否
49.27%
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 | 3.9% 25.61 | 8.63% 11.59 | 87.47% 1.14 |
| -1.5 | 12.53% 7.98 | — | 87.47% 1.14 |
| -1.0 | 12.53% 7.98 | 18.65% 5.36 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (平手) | 31.18% 3.21 | 26.72% 3.74 | 42.1% 2.38 |
| +0.5 | 57.9% 1.73 | — | 42.1% 2.38 |
| +1.0 | 57.9% 1.73 | 22.41% 4.46 | 19.69% 5.08 |
| +1.5 | 80.31% 1.25 | — | 19.69% 5.08 |
| +2.0 | 80.31% 1.25 | 12.46% 8.03 | 7.23% 13.83 |
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。
