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
34.7%
公平赔率
2.88
平
27.16%
公平赔率
3.68
客 胜
38.14%
公平赔率
2.62
最可能比分
1 - 1
概率 12.15%
公平赔率 8.23
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 | 2.88 | — | |
| 平 | 3.68 | — | |
| 客 胜 | 2.62 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.15% | 8.23 |
| 2 | 0-1 | 9.07% | 11.03 |
| 3 | 1-0 | 8.74% | 11.44 |
| 4 | 1-2 | 8.44% | 11.84 |
| 5 | 2-1 | 8.14% | 12.29 |
| 6 | 0-0 | 6.52% | 15.33 |
| 7 | 0-2 | 6.3% | 15.87 |
| 8 | 2-0 | 5.86% | 17.08 |
| 9 | 2-2 | 5.66% | 17.68 |
| 10 | 1-3 | 3.91% | 25.56 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.52%
15.33
|
9.07%
11.03
|
6.3%
15.87
|
2.92%
34.26
|
1.01%
98.58
|
0.28%
354.61
|
| 1 |
8.74%
11.44
|
12.15%
8.23
|
8.44%
11.84
|
3.91%
25.56
|
1.36%
73.57
|
0.38%
264.62
|
| 2 |
5.86%
17.08
|
8.14%
12.29
|
5.66%
17.68
|
2.62%
38.15
|
0.91%
109.79
|
0.25%
394.94
|
| 3 |
2.62%
38.24
|
3.64%
27.51
|
2.53%
39.58
|
1.17%
85.42
|
0.41%
245.82
|
0.11%
884.17
|
| 4 |
0.88%
114.13
|
1.22%
82.11
|
0.85%
118.15
|
0.39%
254.97
|
0.14%
733.68
|
0.04%
2638.52
|
| 5 |
0.23%
425.89
|
0.33%
306.37
|
0.23%
440.92
|
0.11%
951.47
|
0.04%
2739.73
|
0.01%
9803.92
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.57%
·
公平:
176.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.52% | 15.33 |
| 1 | 17.80% | 5.62 |
| 2 | 24.30% | 4.11 |
| 3 | 22.12% | 4.52 |
| 4 | 15.09% | 6.62 |
| 5+ | 14.16% | 7.06 |
|
大 2.5 51.37%
小 2.5 48.63%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.70%
平
27.16%
客 胜
38.14%
大小球 2.5
大 2.5
51.37%
小 2.5
48.63%
双方进球
是
55.43%
否
44.57%
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 | 5.74% 17.41 | 10.45% 9.57 | 83.8% 1.19 |
| -1.5 | 16.2% 6.17 | — | 83.8% 1.19 |
| -1.0 | 16.2% 6.17 | 19.84% 5.04 | 63.97% 1.56 |
| -0.5 | 36.03% 2.78 | — | 63.97% 1.56 |
| 0 (平手) | 36.03% 2.78 | 25.64% 3.9 | 38.32% 2.61 |
| +0.5 | 61.68% 1.62 | — | 38.32% 2.61 |
| +1.0 | 61.68% 1.62 | 20.58% 4.86 | 17.75% 5.63 |
| +1.5 | 82.25% 1.22 | — | 17.75% 5.63 |
| +2.0 | 82.25% 1.22 | 11.25% 8.89 | 6.5% 15.38 |
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。
