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
28.85%
公平赔率
3.47
平
27.89%
公平赔率
3.59
客 胜
43.26%
公平赔率
2.31
最可能比分
1 - 1
概率 12.53%
公平赔率 7.98
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 | 3.47 | — | |
| 平 | 3.59 | — | |
| 客 胜 | 2.31 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 0-1 | 11.09% | 9.02 |
| 3 | 1-2 | 8.9% | 11.24 |
| 4 | 1-0 | 8.82% | 11.33 |
| 5 | 0-2 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 2-1 | 7.08% | 14.13 |
| 8 | 2-2 | 5.03% | 19.9 |
| 9 | 2-0 | 4.99% | 20.06 |
| 10 | 1-3 | 4.21% | 23.75 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
11.09%
9.02
|
7.87%
12.7
|
3.73%
26.84
|
1.32%
75.6
|
0.38%
266.17
|
| 1 |
8.82%
11.33
|
12.53%
7.98
|
8.9%
11.24
|
4.21%
23.75
|
1.49%
66.9
|
0.42%
235.57
|
| 2 |
4.99%
20.06
|
7.08%
14.13
|
5.03%
19.9
|
2.38%
42.03
|
0.84%
118.41
|
0.24%
417.01
|
| 3 |
1.88%
53.26
|
2.67%
37.5
|
1.89%
52.82
|
0.9%
111.59
|
0.32%
314.37
|
0.09%
1107.42
|
| 4 |
0.53%
188.5
|
0.75%
132.75
|
0.53%
186.99
|
0.25%
395.1
|
0.09%
1112.35
|
0.03%
3921.57
|
| 5 |
0.12%
834.03
|
0.17%
587.54
|
0.12%
827.13
|
0.06%
1748.25
|
0.02%
4926.11
|
0.01%
17241.38
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.45%
·
公平:
220.65
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
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 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.85%
平
27.89%
客 胜
43.26%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
51.33%
否
48.67%
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 | 3.68% 27.19 | 8.25% 12.12 | 88.07% 1.14 |
| -1.5 | 11.93% 8.39 | — | 88.07% 1.14 |
| -1.0 | 11.93% 8.39 | 18.07% 5.53 | 70.0% 1.43 |
| -0.5 | 30.0% 3.33 | — | 70.0% 1.43 |
| 0 (平手) | 30.0% 3.33 | 26.36% 3.79 | 43.65% 2.29 |
| +0.5 | 56.35% 1.77 | — | 43.65% 2.29 |
| +1.0 | 56.35% 1.77 | 22.71% 4.4 | 20.94% 4.77 |
| +1.5 | 79.06% 1.26 | — | 20.94% 4.77 |
| +2.0 | 79.06% 1.26 | 13.02% 7.68 | 7.92% 12.63 |
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。
