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
33.38%
公平赔率
3.0
平
27.53%
公平赔率
3.63
客 胜
39.09%
公平赔率
2.56
最可能比分
1 - 1
概率 12.36%
公平赔率 8.09
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 | 3.0 | — | |
| 平 | 3.63 | — | |
| 客 胜 | 2.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.36% | 8.09 |
| 2 | 0-1 | 9.65% | 10.36 |
| 3 | 1-0 | 8.95% | 11.17 |
| 4 | 1-2 | 8.53% | 11.73 |
| 5 | 2-1 | 7.91% | 12.65 |
| 6 | 0-0 | 6.99% | 14.3 |
| 7 | 0-2 | 6.66% | 15.01 |
| 8 | 2-0 | 5.73% | 17.45 |
| 9 | 2-2 | 5.46% | 18.33 |
| 10 | 1-3 | 3.92% | 25.5 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.99%
14.3
|
9.65%
10.36
|
6.66%
15.01
|
3.06%
32.64
|
1.06%
94.61
|
0.29%
342.82
|
| 1 |
8.95%
11.17
|
12.36%
8.09
|
8.53%
11.73
|
3.92%
25.5
|
1.35%
73.91
|
0.37%
267.81
|
| 2 |
5.73%
17.45
|
7.91%
12.65
|
5.46%
18.33
|
2.51%
39.84
|
0.87%
115.49
|
0.24%
418.41
|
| 3 |
2.44%
40.9
|
3.37%
29.64
|
2.33%
42.96
|
1.07%
93.38
|
0.37%
270.64
|
0.1%
980.39
|
| 4 |
0.78%
127.81
|
1.08%
92.62
|
0.74%
134.23
|
0.34%
291.8
|
0.12%
846.02
|
0.03%
3067.48
|
| 5 |
0.2%
499.25
|
0.28%
361.79
|
0.19%
524.38
|
0.09%
1140.25
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
11904.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.5%
·
公平:
198.33
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
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 | 6.99% | 14.30 |
| 1 | 18.61% | 5.37 |
| 2 | 24.75% | 4.04 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 14.59% | 6.85 |
| 5+ | 13.12% | 7.62 |
|
大 2.5 49.65%
小 2.5 50.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.38%
平
27.53%
客 胜
39.09%
大小球 2.5
大 2.5
49.65%
小 2.5
50.35%
双方进球
是
54.03%
否
45.97%
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 | 5.17% 19.34 | 9.94% 10.06 | 84.88% 1.18 |
| -1.5 | 15.12% 6.62 | — | 84.88% 1.18 |
| -1.0 | 15.12% 6.62 | 19.56% 5.11 | 65.32% 1.53 |
| -0.5 | 34.68% 2.88 | — | 65.32% 1.53 |
| 0 (平手) | 34.68% 2.88 | 26.0% 3.85 | 39.32% 2.54 |
| +0.5 | 60.68% 1.65 | — | 39.32% 2.54 |
| +1.0 | 60.68% 1.65 | 21.09% 4.74 | 18.22% 5.49 |
| +1.5 | 81.78% 1.22 | — | 18.22% 5.49 |
| +2.0 | 81.78% 1.22 | 11.56% 8.65 | 6.67% 15.0 |
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。
