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
31.85%
公平赔率
3.14
平
27.82%
公平赔率
3.59
客 胜
40.32%
公平赔率
2.48
最可能比分
1 - 1
概率 12.5%
公平赔率 8.0
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 | 3.14 | — | |
| 平 | 3.59 | — | |
| 客 胜 | 2.48 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.5% | 8.0 |
| 2 | 0-1 | 10.25% | 9.76 |
| 3 | 1-0 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 1-2 | 8.63% | 11.59 |
| 5 | 2-1 | 7.63% | 13.11 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 7.07% | 14.14 |
| 8 | 2-0 | 5.53% | 18.09 |
| 9 | 2-2 | 5.26% | 19.0 |
| 10 | 1-3 | 3.97% | 25.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.25%
9.76
|
7.07%
14.14
|
3.25%
30.74
|
1.12%
89.09
|
0.31%
322.79
|
| 1 |
9.06%
11.04
|
12.5%
8.0
|
8.63%
11.59
|
3.97%
25.2
|
1.37%
73.03
|
0.38%
264.62
|
| 2 |
5.53%
18.09
|
7.63%
13.11
|
5.26%
19.0
|
2.42%
41.3
|
0.84%
119.72
|
0.23%
433.84
|
| 3 |
2.25%
44.49
|
3.1%
32.24
|
2.14%
46.72
|
0.98%
101.56
|
0.34%
294.38
|
0.09%
1066.1
|
| 4 |
0.69%
145.86
|
0.95%
105.7
|
0.65%
153.19
|
0.3%
333.0
|
0.1%
965.25
|
0.03%
3496.5
|
| 5 |
0.17%
597.73
|
0.23%
433.09
|
0.16%
627.75
|
0.07%
1364.26
|
0.03%
3952.57
|
0.01%
14285.71
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.46%
·
公平:
217.06
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.85%
平
27.82%
客 胜
40.32%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.75%
否
47.25%
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 | 4.59% 21.77 | 9.36% 10.68 | 86.05% 1.16 |
| -1.5 | 13.95% 7.17 | — | 86.05% 1.16 |
| -1.0 | 13.95% 7.17 | 19.16% 5.22 | 66.89% 1.49 |
| -0.5 | 33.11% 3.02 | — | 66.89% 1.49 |
| 0 (平手) | 33.11% 3.02 | 26.29% 3.8 | 40.6% 2.46 |
| +0.5 | 59.4% 1.68 | — | 40.6% 2.46 |
| +1.0 | 59.4% 1.68 | 21.67% 4.61 | 18.93% 5.28 |
| +1.5 | 81.07% 1.23 | — | 18.93% 5.28 |
| +2.0 | 81.07% 1.23 | 11.98% 8.35 | 6.95% 14.38 |
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。
