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
32.87%
公平赔率
3.04
平
27.63%
公平赔率
3.62
客 胜
39.5%
公平赔率
2.53
最可能比分
1 - 1
概率 12.41%
公平赔率 8.06
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 | 3.04 | — | |
| 平 | 3.62 | — | |
| 客 胜 | 2.53 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.41% | 8.06 |
| 2 | 0-1 | 9.85% | 10.15 |
| 3 | 1-0 | 8.99% | 11.12 |
| 4 | 1-2 | 8.56% | 11.68 |
| 5 | 2-1 | 7.82% | 12.79 |
| 6 | 0-0 | 7.14% | 14.01 |
| 7 | 0-2 | 6.79% | 14.72 |
| 8 | 2-0 | 5.66% | 17.65 |
| 9 | 2-2 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 1-3 | 3.94% | 25.39 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.14%
14.01
|
9.85%
10.15
|
6.79%
14.72
|
3.13%
31.99
|
1.08%
92.73
|
0.3%
336.02
|
| 1 |
8.99%
11.12
|
12.41%
8.06
|
8.56%
11.68
|
3.94%
25.39
|
1.36%
73.6
|
0.38%
266.67
|
| 2 |
5.66%
17.65
|
7.82%
12.79
|
5.39%
18.54
|
2.48%
40.3
|
0.86%
116.82
|
0.24%
423.19
|
| 3 |
2.38%
42.03
|
3.28%
30.46
|
2.27%
44.14
|
1.04%
95.96
|
0.36%
278.16
|
0.1%
1008.06
|
| 4 |
0.75%
133.44
|
1.03%
96.69
|
0.71%
140.13
|
0.33%
304.6
|
0.11%
882.61
|
0.03%
3194.89
|
| 5 |
0.19%
529.38
|
0.26%
383.73
|
0.18%
556.17
|
0.08%
1209.19
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
12658.23
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.49%
·
公平:
204.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
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 | 7.14% | 14.01 |
| 1 | 18.84% | 5.31 |
| 2 | 24.87% | 4.02 |
| 3 | 21.88% | 4.57 |
| 4 | 14.44% | 6.92 |
| 5+ | 12.83% | 7.79 |
|
大 2.5 49.16%
小 2.5 50.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.87%
平
27.63%
客 胜
39.50%
大小球 2.5
大 2.5
49.16%
小 2.5
50.84%
双方进球
是
53.61%
否
46.39%
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 | 4.97% 20.1 | 9.75% 10.26 | 85.27% 1.17 |
| -1.5 | 14.73% 6.79 | — | 85.27% 1.17 |
| -1.0 | 14.73% 6.79 | 19.43% 5.15 | 65.84% 1.52 |
| -0.5 | 34.16% 2.93 | — | 65.84% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.16% 2.93 | 26.1% 3.83 | 39.74% 2.52 |
| +0.5 | 60.26% 1.66 | — | 39.74% 2.52 |
| +1.0 | 60.26% 1.66 | 21.28% 4.7 | 18.46% 5.42 |
| +1.5 | 81.54% 1.23 | — | 18.46% 5.42 |
| +2.0 | 81.54% 1.23 | 11.7% 8.55 | 6.76% 14.79 |
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。
