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
38.84%
公平赔率
2.57
平
26.07%
公平赔率
3.84
客 胜
35.09%
公平赔率
2.85
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 | 2.57 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 2.85 | — |
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 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 1-2 | 8.22% | 12.16 |
| 4 | 1-0 | 7.93% | 12.61 |
| 5 | 0-1 | 7.61% | 13.14 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.22 |
| 7 | 2-0 | 5.95% | 16.81 |
| 8 | 0-2 | 5.48% | 18.24 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.35 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.61%
13.14
|
5.48%
18.24
|
2.63%
38.01
|
0.95%
105.59
|
0.27%
366.57
|
| 1 |
7.93%
12.61
|
11.42%
8.76
|
8.22%
12.16
|
3.95%
25.34
|
1.42%
70.39
|
0.41%
244.38
|
| 2 |
5.95%
16.81
|
8.56%
11.68
|
6.17%
16.22
|
2.96%
33.79
|
1.07%
93.85
|
0.31%
325.84
|
| 3 |
2.97%
33.63
|
4.28%
23.35
|
3.08%
32.43
|
1.48%
67.57
|
0.53%
187.69
|
0.15%
651.89
|
| 4 |
1.12%
89.68
|
1.61%
62.27
|
1.16%
86.49
|
0.56%
180.18
|
0.2%
500.5
|
0.06%
1739.13
|
| 5 |
0.33%
298.95
|
0.48%
207.6
|
0.35%
288.27
|
0.17%
600.6
|
0.06%
1669.45
|
0.02%
5780.35
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.81%
·
公平:
123.38
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 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
38.84%
平
26.07%
客 胜
35.09%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
59.28%
否
40.72%
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 | 7.28% 13.73 | 11.57% 8.64 | 81.15% 1.23 |
| -1.5 | 18.85% 5.31 | — | 81.15% 1.23 |
| -1.0 | 18.85% 5.31 | 20.2% 4.95 | 60.95% 1.64 |
| -0.5 | 39.05% 2.56 | — | 60.95% 1.64 |
| 0 (平手) | 39.05% 2.56 | 24.57% 4.07 | 36.38% 2.75 |
| +0.5 | 63.62% 1.57 | — | 36.38% 2.75 |
| +1.0 | 63.62% 1.57 | 19.39% 5.16 | 16.99% 5.88 |
| +1.5 | 83.0% 1.2 | — | 16.99% 5.88 |
| +2.0 | 83.0% 1.2 | 10.66% 9.38 | 6.33% 15.79 |
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。
