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
39.28%
公平赔率
2.55
平
26.06%
公平赔率
3.84
客 胜
34.67%
公平赔率
2.88
最可能比分
1 - 1
概率 11.42%
公平赔率 8.76
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 | 2.55 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 2.88 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.76 |
| 2 | 2-1 | 8.62% | 11.6 |
| 3 | 1-2 | 8.16% | 12.25 |
| 4 | 1-0 | 7.98% | 12.53 |
| 5 | 0-1 | 7.56% | 13.23 |
| 6 | 2-2 | 6.16% | 16.23 |
| 7 | 2-0 | 6.03% | 16.59 |
| 8 | 0-2 | 5.41% | 18.5 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.34% | 23.05 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.56%
13.23
|
5.41%
18.5
|
2.58%
38.81
|
0.92%
108.57
|
0.26%
379.65
|
| 1 |
7.98%
12.53
|
11.42%
8.76
|
8.16%
12.25
|
3.89%
25.7
|
1.39%
71.9
|
0.4%
251.38
|
| 2 |
6.03%
16.59
|
8.62%
11.6
|
6.16%
16.23
|
2.94%
34.04
|
1.05%
95.23
|
0.3%
333.0
|
| 3 |
3.03%
32.96
|
4.34%
23.05
|
3.1%
32.24
|
1.48%
67.64
|
0.53%
189.18
|
0.15%
661.38
|
| 4 |
1.15%
87.32
|
1.64%
61.06
|
1.17%
85.4
|
0.56%
179.18
|
0.2%
501.25
|
0.06%
1751.31
|
| 5 |
0.35%
289.18
|
0.49%
202.18
|
0.35%
282.81
|
0.17%
593.12
|
0.06%
1658.37
|
0.02%
5813.95
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.81%
·
公平:
123.08
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.28%
平
26.06%
客 胜
34.67%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
59.26%
否
40.74%
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 | 7.45% 13.43 | 11.72% 8.53 | 80.83% 1.24 |
| -1.5 | 19.17% 5.22 | — | 80.83% 1.24 |
| -1.0 | 19.17% 5.22 | 20.33% 4.92 | 60.51% 1.65 |
| -0.5 | 39.49% 2.53 | — | 60.51% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.49% 2.53 | 24.56% 4.07 | 35.94% 2.78 |
| +0.5 | 64.05% 1.56 | — | 35.94% 2.78 |
| +1.0 | 64.05% 1.56 | 19.25% 5.2 | 16.7% 5.99 |
| +1.5 | 83.3% 1.2 | — | 16.7% 5.99 |
| +2.0 | 83.3% 1.2 | 10.51% 9.51 | 6.18% 16.17 |
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。
