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
28.17%
公平赔率
3.55
平
28.21%
公平赔率
3.54
客 胜
43.62%
公平赔率
2.29
最可能比分
1 - 1
概率 12.65%
公平赔率 7.9
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 | 3.55 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.65% | 7.9 |
| 2 | 0-1 | 11.61% | 8.62 |
| 3 | 1-0 | 9.04% | 11.07 |
| 4 | 1-2 | 8.86% | 11.29 |
| 5 | 0-0 | 8.29% | 12.06 |
| 6 | 0-2 | 8.13% | 12.31 |
| 7 | 2-1 | 6.9% | 14.5 |
| 8 | 2-0 | 4.93% | 20.3 |
| 9 | 2-2 | 4.83% | 20.72 |
| 10 | 1-3 | 4.13% | 24.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.29%
12.06
|
11.61%
8.62
|
8.13%
12.31
|
3.79%
26.37
|
1.33%
75.35
|
0.37%
269.11
|
| 1 |
9.04%
11.07
|
12.65%
7.9
|
8.86%
11.29
|
4.13%
24.2
|
1.45%
69.13
|
0.4%
246.91
|
| 2 |
4.93%
20.3
|
6.9%
14.5
|
4.83%
20.72
|
2.25%
44.4
|
0.79%
126.84
|
0.22%
453.1
|
| 3 |
1.79%
55.88
|
2.51%
39.92
|
1.75%
57.02
|
0.82%
122.19
|
0.29%
349.16
|
0.08%
1246.88
|
| 4 |
0.49%
205.09
|
0.68%
146.48
|
0.48%
209.25
|
0.22%
448.43
|
0.08%
1280.41
|
0.02%
4566.21
|
| 5 |
0.11%
940.73
|
0.15%
672.04
|
0.1%
959.69
|
0.05%
2057.61
|
0.02%
5882.35
|
0.0%
20833.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
242.66
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.29% | 12.06 |
| 1 | 20.64% | 4.84 |
| 2 | 25.70% | 3.89 |
| 3 | 21.33% | 4.69 |
| 4 | 13.28% | 7.53 |
| 5+ | 10.75% | 9.30 |
|
大 2.5 45.36%
小 2.5 54.64%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.17%
平
28.21%
客 胜
43.62%
大小球 2.5
大 2.5
45.36%
小 2.5
54.64%
双方进球
是
50.01%
否
49.99%
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 | 3.41% 29.35 | 7.96% 12.56 | 88.63% 1.13 |
| -1.5 | 11.37% 8.8 | — | 88.63% 1.13 |
| -1.0 | 11.37% 8.8 | 17.93% 5.58 | 70.71% 1.41 |
| -0.5 | 29.29% 3.41 | — | 70.71% 1.41 |
| 0 (平手) | 29.29% 3.41 | 26.67% 3.75 | 44.03% 2.27 |
| +0.5 | 55.97% 1.79 | — | 44.03% 2.27 |
| +1.0 | 55.97% 1.79 | 23.03% 4.34 | 21.01% 4.76 |
| +1.5 | 78.99% 1.27 | — | 21.01% 4.76 |
| +2.0 | 78.99% 1.27 | 13.13% 7.61 | 7.88% 12.7 |
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。
