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
44.85%
公平赔率
2.23
平
24.58%
公平赔率
4.07
客 胜
30.57%
公平赔率
3.27
最可能比分
1 - 1
概率 10.33%
公平赔率 9.68
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 3.27 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.33% | 9.68 |
| 2 | 2-1 | 9.09% | 11.0 |
| 3 | 1-2 | 7.44% | 13.44 |
| 4 | 1-0 | 7.17% | 13.94 |
| 5 | 2-2 | 6.55% | 15.28 |
| 6 | 2-0 | 6.31% | 15.84 |
| 7 | 0-1 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 3-1 | 5.33% | 18.75 |
| 9 | 0-2 | 4.23% | 23.66 |
| 10 | 0-0 | 4.08% | 24.53 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.08%
24.53
|
5.87%
17.04
|
4.23%
23.66
|
2.03%
49.3
|
0.73%
136.93
|
0.21%
475.51
|
| 1 |
7.17%
13.94
|
10.33%
9.68
|
7.44%
13.44
|
3.57%
28.01
|
1.29%
77.8
|
0.37%
270.12
|
| 2 |
6.31%
15.84
|
9.09%
11.0
|
6.55%
15.28
|
3.14%
31.83
|
1.13%
88.41
|
0.33%
306.94
|
| 3 |
3.7%
27.0
|
5.33%
18.75
|
3.84%
26.04
|
1.84%
54.25
|
0.66%
150.69
|
0.19%
523.29
|
| 4 |
1.63%
61.36
|
2.35%
42.61
|
1.69%
59.19
|
0.81%
123.3
|
0.29%
342.47
|
0.08%
1189.06
|
| 5 |
0.57%
174.34
|
0.83%
121.07
|
0.59%
168.12
|
0.29%
350.26
|
0.1%
972.76
|
0.03%
3378.38
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.3%
·
公平:
76.91
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.8% | 17.2% |
| 1.5 | 52.52% | 47.48% |
| 2.5 | 25.87% | 74.13% |
| 3.5 | 10.24% | 89.76% |
| 4.5 | 3.36% | 96.64% |
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 | 4.08% | 24.53 |
| 1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 20.87% | 4.79 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 17.81% | 5.62 |
| 5+ | 21.94% | 4.56 |
|
大 2.5 62.01%
小 2.5 37.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.85%
平
24.58%
客 胜
30.57%
大小球 2.5
大 2.5
62.01%
小 2.5
37.99%
双方进球
是
63.18%
否
36.82%
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 | 10.57% 9.46 | 13.65% 7.32 | 75.78% 1.32 |
| -1.5 | 24.22% 4.13 | — | 75.78% 1.32 |
| -1.0 | 24.22% 4.13 | 21.03% 4.76 | 54.75% 1.83 |
| -0.5 | 45.25% 2.21 | — | 54.75% 1.83 |
| 0 (平手) | 45.25% 2.21 | 23.12% 4.33 | 31.63% 3.16 |
| +0.5 | 68.37% 1.46 | — | 31.63% 3.16 |
| +1.0 | 68.37% 1.46 | 17.2% 5.81 | 14.43% 6.93 |
| +1.5 | 85.57% 1.17 | — | 14.43% 6.93 |
| +2.0 | 85.57% 1.17 | 9.14% 10.94 | 5.28% 18.92 |
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。
