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
42.09%
公平赔率
2.38
平
25.38%
公平赔率
3.94
客 胜
32.53%
公平赔率
3.07
最可能比分
1 - 1
概率 10.93%
公平赔率 9.15
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 | 2.38 | — | |
| 平 | 3.94 | — | |
| 客 胜 | 3.07 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.93% | 9.15 |
| 2 | 2-1 | 8.91% | 11.23 |
| 3 | 1-2 | 7.81% | 12.8 |
| 4 | 1-0 | 7.64% | 13.08 |
| 5 | 0-1 | 6.71% | 14.91 |
| 6 | 2-2 | 6.37% | 15.7 |
| 7 | 2-0 | 6.23% | 16.05 |
| 8 | 3-1 | 4.84% | 20.66 |
| 9 | 0-2 | 4.79% | 20.86 |
| 10 | 0-0 | 4.69% | 21.33 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.69%
21.33
|
6.71%
14.91
|
4.79%
20.86
|
2.29%
43.76
|
0.82%
122.41
|
0.23%
428.08
|
| 1 |
7.64%
13.08
|
10.93%
9.15
|
7.81%
12.8
|
3.72%
26.85
|
1.33%
75.1
|
0.38%
262.61
|
| 2 |
6.23%
16.05
|
8.91%
11.23
|
6.37%
15.7
|
3.04%
32.94
|
1.09%
92.14
|
0.31%
322.16
|
| 3 |
3.38%
29.55
|
4.84%
20.66
|
3.46%
28.9
|
1.65%
60.63
|
0.59%
169.58
|
0.17%
593.12
|
| 4 |
1.38%
72.51
|
1.97%
50.71
|
1.41%
70.92
|
0.67%
148.79
|
0.24%
416.15
|
0.07%
1455.6
|
| 5 |
0.45%
222.42
|
0.64%
155.55
|
0.46%
217.53
|
0.22%
456.41
|
0.08%
1277.14
|
0.02%
4464.29
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.01%
·
公平:
98.92
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 4.69% | 21.33 |
| 1 | 14.35% | 6.97 |
| 2 | 21.95% | 4.56 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 17.13% | 5.84 |
| 5+ | 19.49% | 5.13 |
|
大 2.5 59.01%
小 2.5 40.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.09%
平
25.38%
客 胜
32.53%
大小球 2.5
大 2.5
59.01%
小 2.5
40.99%
双方进球
是
61.16%
否
38.84%
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 | 8.92% 11.22 | 12.72% 7.86 | 78.36% 1.28 |
| -1.5 | 21.64% 4.62 | — | 78.36% 1.28 |
| -1.0 | 21.64% 4.62 | 20.77% 4.82 | 57.6% 1.74 |
| -0.5 | 42.4% 2.36 | — | 57.6% 1.74 |
| 0 (平手) | 42.4% 2.36 | 23.9% 4.18 | 33.7% 2.97 |
| +0.5 | 66.3% 1.51 | — | 33.7% 2.97 |
| +1.0 | 66.3% 1.51 | 18.22% 5.49 | 15.48% 6.46 |
| +1.5 | 84.52% 1.18 | — | 15.48% 6.46 |
| +2.0 | 84.52% 1.18 | 9.79% 10.21 | 5.69% 17.58 |
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。
