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
39.51%
公平赔率
2.53
平
26.0%
公平赔率
3.85
客 胜
34.49%
公平赔率
2.9
最可能比分
1 - 1
概率 11.38%
公平赔率 8.79
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 | 2.53 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 2.9 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 2-1 | 8.65% | 11.57 |
| 3 | 1-2 | 8.13% | 12.29 |
| 4 | 1-0 | 7.96% | 12.57 |
| 5 | 0-1 | 7.48% | 13.36 |
| 6 | 2-2 | 6.18% | 16.18 |
| 7 | 2-0 | 6.05% | 16.54 |
| 8 | 0-2 | 5.35% | 18.69 |
| 9 | 0-0 | 5.23% | 19.11 |
| 10 | 3-1 | 4.38% | 22.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.23%
19.11
|
7.48%
13.36
|
5.35%
18.69
|
2.55%
39.2
|
0.91%
109.66
|
0.26%
383.44
|
| 1 |
7.96%
12.57
|
11.38%
8.79
|
8.13%
12.29
|
3.88%
25.79
|
1.39%
72.14
|
0.4%
252.27
|
| 2 |
6.05%
16.54
|
8.65%
11.57
|
6.18%
16.18
|
2.95%
33.94
|
1.05%
94.92
|
0.3%
331.9
|
| 3 |
3.06%
32.64
|
4.38%
22.83
|
3.13%
31.93
|
1.49%
66.98
|
0.53%
187.34
|
0.15%
654.88
|
| 4 |
1.16%
85.9
|
1.66%
60.07
|
1.19%
84.02
|
0.57%
176.24
|
0.2%
493.1
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.35%
282.57
|
0.51%
197.59
|
0.36%
276.4
|
0.17%
579.71
|
0.06%
1620.75
|
0.02%
5681.82
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.83%
·
公平:
120.88
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
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 | 5.23% | 19.11 |
| 1 | 15.44% | 6.48 |
| 2 | 22.77% | 4.39 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.52% | 6.05 |
| 5+ | 17.64% | 5.67 |
|
大 2.5 56.55%
小 2.5 43.45%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.51%
平
26.00%
客 胜
34.49%
大小球 2.5
大 2.5
56.55%
小 2.5
43.45%
双方进球
是
59.43%
否
40.57%
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 | 7.57% 13.22 | 11.81% 8.47 | 80.63% 1.24 |
| -1.5 | 19.37% 5.16 | — | 80.63% 1.24 |
| -1.0 | 19.37% 5.16 | 20.37% 4.91 | 60.26% 1.66 |
| -0.5 | 39.74% 2.52 | — | 60.26% 1.66 |
| 0 (平手) | 39.74% 2.52 | 24.51% 4.08 | 35.75% 2.8 |
| +0.5 | 64.25% 1.56 | — | 35.75% 2.8 |
| +1.0 | 64.25% 1.56 | 19.16% 5.22 | 16.59% 6.03 |
| +1.5 | 83.41% 1.2 | — | 16.59% 6.03 |
| +2.0 | 83.41% 1.2 | 10.45% 9.57 | 6.14% 16.28 |
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。
