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
30.55%
公平赔率
3.27
平
27.73%
公平赔率
3.61
客 胜
41.71%
公平赔率
2.4
最可能比分
1 - 1
概率 12.46%
公平赔率 8.02
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 | 3.27 | — | |
| 平 | 3.61 | — | |
| 客 胜 | 2.4 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.46% | 8.02 |
| 2 | 0-1 | 10.47% | 9.55 |
| 3 | 1-0 | 8.84% | 11.31 |
| 4 | 1-2 | 8.79% | 11.38 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 2-1 | 7.42% | 13.49 |
| 7 | 0-2 | 7.38% | 13.54 |
| 8 | 2-0 | 5.26% | 19.02 |
| 9 | 2-2 | 5.23% | 19.13 |
| 10 | 1-3 | 4.13% | 24.22 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.47%
9.55
|
7.38%
13.54
|
3.47%
28.82
|
1.22%
81.75
|
0.34%
289.94
|
| 1 |
8.84%
11.31
|
12.46%
8.02
|
8.79%
11.38
|
4.13%
24.22
|
1.46%
68.7
|
0.41%
243.61
|
| 2 |
5.26%
19.02
|
7.42%
13.49
|
5.23%
19.13
|
2.46%
40.7
|
0.87%
115.46
|
0.24%
409.5
|
| 3 |
2.09%
47.94
|
2.94%
34.0
|
2.07%
48.23
|
0.97%
102.61
|
0.34%
291.12
|
0.1%
1031.99
|
| 4 |
0.62%
161.13
|
0.88%
114.29
|
0.62%
162.1
|
0.29%
344.95
|
0.1%
978.47
|
0.03%
3472.22
|
| 5 |
0.15%
677.05
|
0.21%
480.08
|
0.15%
681.2
|
0.07%
1449.28
|
0.02%
4115.23
|
0.01%
14492.75
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.47%
·
公平:
210.61
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
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
30.55%
平
27.73%
客 胜
41.71%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.59%
否
47.41%
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 | 4.22% 23.69 | 8.89% 11.25 | 86.89% 1.15 |
| -1.5 | 13.11% 7.63 | — | 86.89% 1.15 |
| -1.0 | 13.11% 7.63 | 18.64% 5.36 | 68.24% 1.47 |
| -0.5 | 31.76% 3.15 | — | 68.24% 1.47 |
| 0 (平手) | 31.76% 3.15 | 26.2% 3.82 | 42.04% 2.38 |
| +0.5 | 57.96% 1.73 | — | 42.04% 2.38 |
| +1.0 | 57.96% 1.73 | 22.09% 4.53 | 19.95% 5.01 |
| +1.5 | 80.05% 1.25 | — | 19.95% 5.01 |
| +2.0 | 80.05% 1.25 | 12.48% 8.01 | 7.47% 13.39 |
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。
