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
33.52%
公平赔率
2.98
平
26.91%
公平赔率
3.72
客 胜
39.57%
公平赔率
2.53
最可能比分
1 - 1
概率 12.0%
公平赔率 8.33
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 | 2.98 | — | |
| 平 | 3.72 | — | |
| 客 胜 | 2.53 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.0% | 8.33 |
| 2 | 0-1 | 9.02% | 11.08 |
| 3 | 1-2 | 8.64% | 11.57 |
| 4 | 1-0 | 8.33% | 12.0 |
| 5 | 2-1 | 7.98% | 12.53 |
| 6 | 0-2 | 6.5% | 15.39 |
| 7 | 0-0 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.4 |
| 9 | 2-0 | 5.54% | 18.04 |
| 10 | 1-3 | 4.15% | 24.11 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.27%
15.96
|
9.02%
11.08
|
6.5%
15.39
|
3.12%
32.07
|
1.12%
89.08
|
0.32%
309.31
|
| 1 |
8.33%
12.0
|
12.0%
8.33
|
8.64%
11.57
|
4.15%
24.11
|
1.49%
66.97
|
0.43%
232.56
|
| 2 |
5.54%
18.04
|
7.98%
12.53
|
5.75%
17.4
|
2.76%
36.26
|
0.99%
100.72
|
0.29%
349.65
|
| 3 |
2.46%
40.7
|
3.54%
28.26
|
2.55%
39.26
|
1.22%
81.78
|
0.44%
227.17
|
0.13%
788.64
|
| 4 |
0.82%
122.4
|
1.18%
85.01
|
0.85%
118.06
|
0.41%
245.94
|
0.15%
683.06
|
0.04%
2369.67
|
| 5 |
0.22%
460.19
|
0.31%
319.59
|
0.23%
443.85
|
0.11%
925.07
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
8928.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.62%
·
公平:
162.52
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.27% | 15.96 |
| 1 | 17.36% | 5.76 |
| 2 | 24.04% | 4.16 |
| 3 | 22.20% | 4.51 |
| 4 | 15.37% | 6.51 |
| 5+ | 14.77% | 6.77 |
|
大 2.5 52.34%
小 2.5 47.66%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.52%
平
26.91%
客 胜
39.57%
大小球 2.5
大 2.5
52.34%
小 2.5
47.66%
双方进球
是
56.13%
否
43.87%
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 | 5.44% 18.37 | 10.04% 9.96 | 84.51% 1.18 |
| -1.5 | 15.49% 6.46 | — | 84.51% 1.18 |
| -1.0 | 15.49% 6.46 | 19.31% 5.18 | 65.2% 1.53 |
| -0.5 | 34.8% 2.87 | — | 65.2% 1.53 |
| 0 (平手) | 34.8% 2.87 | 25.39% 3.94 | 39.81% 2.51 |
| +0.5 | 60.19% 1.66 | — | 39.81% 2.51 |
| +1.0 | 60.19% 1.66 | 20.91% 4.78 | 18.9% 5.29 |
| +1.5 | 81.1% 1.23 | — | 18.9% 5.29 |
| +2.0 | 81.1% 1.23 | 11.77% 8.49 | 7.13% 14.03 |
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。
