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
43.07%
公平赔率
2.32
平
25.63%
公平赔率
3.9
客 胜
31.3%
公平赔率
3.19
最可能比分
1 - 1
概率 11.16%
公平赔率 8.96
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 | 2.32 | — | |
| 平 | 3.9 | — | |
| 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 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 2-1 | 9.04% | 11.06 |
| 3 | 1-0 | 8.15% | 12.28 |
| 4 | 1-2 | 7.65% | 13.08 |
| 5 | 0-1 | 6.89% | 14.52 |
| 6 | 2-0 | 6.6% | 15.15 |
| 7 | 2-2 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 0-0 | 5.03% | 19.89 |
| 9 | 3-1 | 4.88% | 20.48 |
| 10 | 0-2 | 4.72% | 21.19 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.03%
19.89
|
6.89%
14.52
|
4.72%
21.19
|
2.16%
46.4
|
0.74%
135.48
|
0.2%
494.56
|
| 1 |
8.15%
12.28
|
11.16%
8.96
|
7.65%
13.08
|
3.49%
28.64
|
1.2%
83.63
|
0.33%
305.25
|
| 2 |
6.6%
15.15
|
9.04%
11.06
|
6.19%
16.15
|
2.83%
35.36
|
0.97%
103.24
|
0.27%
376.79
|
| 3 |
3.56%
28.06
|
4.88%
20.48
|
3.34%
29.9
|
1.53%
65.48
|
0.52%
191.2
|
0.14%
697.84
|
| 4 |
1.44%
69.3
|
1.98%
50.58
|
1.35%
73.84
|
0.62%
161.68
|
0.21%
472.14
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.47%
213.86
|
0.64%
156.1
|
0.44%
227.89
|
0.2%
499.0
|
0.07%
1457.73
|
0.02%
5319.15
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.93%
·
公平:
107.94
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
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 | 5.03% | 19.89 |
| 1 | 15.04% | 6.65 |
| 2 | 22.48% | 4.45 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.75% | 5.97 |
| 5+ | 18.31% | 5.46 |
|
大 2.5 57.46%
小 2.5 42.54%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.07%
平
25.63%
客 胜
31.30%
大小球 2.5
大 2.5
57.46%
小 2.5
42.54%
双方进球
是
59.83%
否
40.17%
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 | 9.14% 10.94 | 13.05% 7.66 | 77.8% 1.29 |
| -1.5 | 22.2% 4.5 | — | 77.8% 1.29 |
| -1.0 | 22.2% 4.5 | 21.22% 4.71 | 56.58% 1.77 |
| -0.5 | 43.42% 2.3 | — | 56.58% 1.77 |
| 0 (平手) | 43.42% 2.3 | 24.14% 4.14 | 32.44% 3.08 |
| +0.5 | 67.56% 1.48 | — | 32.44% 3.08 |
| +1.0 | 67.56% 1.48 | 17.95% 5.57 | 14.49% 6.9 |
| +1.5 | 85.51% 1.17 | — | 14.49% 6.9 |
| +2.0 | 85.51% 1.17 | 9.34% 10.71 | 5.15% 19.41 |
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。
