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
37.51%
公平赔率
2.67
平
26.63%
公平赔率
3.75
客 胜
35.86%
公平赔率
2.79
最可能比分
1 - 1
概率 11.82%
公平赔率 8.46
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 | 2.67 | — | |
| 平 | 3.75 | — | |
| 客 胜 | 2.79 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.82% | 8.46 |
| 2 | 2-1 | 8.39% | 11.92 |
| 3 | 1-0 | 8.38% | 11.93 |
| 4 | 1-2 | 8.33% | 12.0 |
| 5 | 0-1 | 8.32% | 12.02 |
| 6 | 2-0 | 5.95% | 16.81 |
| 7 | 2-2 | 5.91% | 16.91 |
| 8 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 9 | 0-2 | 5.87% | 17.05 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.18 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
8.32%
12.02
|
5.87%
17.05
|
2.76%
36.27
|
0.97%
102.89
|
0.27%
364.83
|
| 1 |
8.38%
11.93
|
11.82%
8.46
|
8.33%
12.0
|
3.92%
25.54
|
1.38%
72.46
|
0.39%
256.94
|
| 2 |
5.95%
16.81
|
8.39%
11.92
|
5.91%
16.91
|
2.78%
35.98
|
0.98%
102.06
|
0.28%
361.93
|
| 3 |
2.82%
35.51
|
3.97%
25.18
|
2.8%
35.72
|
1.32%
76.01
|
0.46%
215.61
|
0.13%
764.53
|
| 4 |
1.0%
100.03
|
1.41%
70.94
|
0.99%
100.62
|
0.47%
214.09
|
0.16%
607.53
|
0.05%
2155.17
|
| 5 |
0.28%
352.24
|
0.4%
249.81
|
0.28%
354.36
|
0.13%
753.58
|
0.05%
2136.75
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.67%
·
公平:
148.59
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大 2.5 53.77%
小 2.5 46.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.51%
平
26.63%
客 胜
35.86%
大小球 2.5
大 2.5
53.77%
小 2.5
46.23%
双方进球
是
57.32%
否
42.68%
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 | 6.52% 15.34 | 11.06% 9.04 | 82.42% 1.21 |
| -1.5 | 17.58% 5.69 | — | 82.42% 1.21 |
| -1.0 | 17.58% 5.69 | 20.09% 4.98 | 62.34% 1.6 |
| -0.5 | 37.66% 2.66 | — | 62.34% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.66% 2.66 | 25.13% 3.98 | 37.21% 2.69 |
| +0.5 | 62.79% 1.59 | — | 37.21% 2.69 |
| +1.0 | 62.79% 1.59 | 19.94% 5.01 | 17.27% 5.79 |
| +1.5 | 82.73% 1.21 | — | 17.27% 5.79 |
| +2.0 | 82.73% 1.21 | 10.9% 9.17 | 6.36% 15.71 |
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。
