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
27.32%
公平赔率
3.66
平
28.1%
公平赔率
3.56
客 胜
44.58%
公平赔率
2.24
最可能比分
1 - 1
概率 12.6%
公平赔率 7.94
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 | 3.66 | — | |
| 平 | 3.56 | — | |
| 客 胜 | 2.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.6% | 7.94 |
| 2 | 0-1 | 11.77% | 8.49 |
| 3 | 1-2 | 8.94% | 11.18 |
| 4 | 1-0 | 8.87% | 11.27 |
| 5 | 0-2 | 8.36% | 11.96 |
| 6 | 0-0 | 8.29% | 12.06 |
| 7 | 2-1 | 6.74% | 14.84 |
| 8 | 2-2 | 4.79% | 20.9 |
| 9 | 2-0 | 4.75% | 21.07 |
| 10 | 1-3 | 4.23% | 23.62 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.29%
12.06
|
11.77%
8.49
|
8.36%
11.96
|
3.96%
25.27
|
1.4%
71.19
|
0.4%
250.69
|
| 1 |
8.87%
11.27
|
12.6%
7.94
|
8.94%
11.18
|
4.23%
23.62
|
1.5%
66.54
|
0.43%
234.3
|
| 2 |
4.75%
21.07
|
6.74%
14.84
|
4.79%
20.9
|
2.26%
44.15
|
0.8%
124.36
|
0.23%
437.83
|
| 3 |
1.69%
59.07
|
2.4%
41.6
|
1.71%
58.59
|
0.81%
123.79
|
0.29%
348.68
|
0.08%
1228.5
|
| 4 |
0.45%
220.85
|
0.64%
155.52
|
0.46%
219.06
|
0.22%
462.75
|
0.08%
1303.78
|
0.02%
4587.16
|
| 5 |
0.1%
1031.99
|
0.14%
726.74
|
0.1%
1023.54
|
0.05%
2164.5
|
0.02%
6097.56
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.43%
·
公平:
234.36
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客队
| 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% |
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
27.32%
平
28.10%
客 胜
44.58%
大小球 2.5
大 2.5
45.36%
小 2.5
54.64%
双方进球
是
49.82%
否
50.18%
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 | 3.2% 31.24 | 7.66% 13.06 | 89.14% 1.12 |
| -1.5 | 10.86% 9.21 | — | 89.14% 1.12 |
| -1.0 | 10.86% 9.21 | 17.55% 5.7 | 71.59% 1.4 |
| -0.5 | 28.41% 3.52 | — | 71.59% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.41% 3.52 | 26.56% 3.76 | 45.03% 2.22 |
| +0.5 | 54.97% 1.82 | — | 45.03% 2.22 |
| +1.0 | 54.97% 1.82 | 23.29% 4.29 | 21.74% 4.6 |
| +1.5 | 78.26% 1.28 | — | 21.74% 4.6 |
| +2.0 | 78.26% 1.28 | 13.48% 7.42 | 8.25% 12.12 |
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。
