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
41.19%
公平赔率
2.43
平
25.52%
公平赔率
3.92
客 胜
33.29%
公平赔率
3.0
最可能比分
1 - 1
概率 11.02%
公平赔率 9.07
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 | 2.43 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 3.0 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.02% | 9.07 |
| 2 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 3 | 1-2 | 7.94% | 12.6 |
| 4 | 1-0 | 7.65% | 13.07 |
| 5 | 0-1 | 6.89% | 14.52 |
| 6 | 2-2 | 6.35% | 15.75 |
| 7 | 2-0 | 6.12% | 16.33 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.16 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.7% | 21.27 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.89%
14.52
|
4.96%
20.16
|
2.38%
42.01
|
0.86%
116.69
|
0.25%
405.19
|
| 1 |
7.65%
13.07
|
11.02%
9.07
|
7.94%
12.6
|
3.81%
26.25
|
1.37%
72.93
|
0.39%
253.23
|
| 2 |
6.12%
16.33
|
8.82%
11.34
|
6.35%
15.75
|
3.05%
32.82
|
1.1%
91.16
|
0.32%
316.56
|
| 3 |
3.27%
30.62
|
4.7%
21.27
|
3.39%
29.54
|
1.63%
61.53
|
0.58%
170.94
|
0.17%
593.47
|
| 4 |
1.31%
76.56
|
1.88%
53.17
|
1.35%
73.84
|
0.65%
153.82
|
0.23%
427.35
|
0.07%
1483.68
|
| 5 |
0.42%
239.23
|
0.6%
166.14
|
0.43%
230.73
|
0.21%
480.77
|
0.07%
1335.11
|
0.02%
4629.63
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.97%
·
公平:
103.25
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.19%
平
25.52%
客 胜
33.29%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.9%
否
39.1%
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 | 8.48% 11.79 | 12.41% 8.06 | 79.11% 1.26 |
| -1.5 | 20.89% 4.79 | — | 79.11% 1.26 |
| -1.0 | 20.89% 4.79 | 20.59% 4.86 | 58.52% 1.71 |
| -0.5 | 41.48% 2.41 | — | 58.52% 1.71 |
| 0 (平手) | 41.48% 2.41 | 24.04% 4.16 | 34.49% 2.9 |
| +0.5 | 65.51% 1.53 | — | 34.49% 2.9 |
| +1.0 | 65.51% 1.53 | 18.53% 5.4 | 15.96% 6.27 |
| +1.5 | 84.04% 1.19 | — | 15.96% 6.27 |
| +2.0 | 84.04% 1.19 | 10.05% 9.95 | 5.91% 16.92 |
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。
