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
45.3%
公平赔率
2.21
平
24.46%
公平赔率
4.09
客 胜
30.24%
公平赔率
3.31
最可能比分
1 - 1
概率 10.24%
公平赔率 9.76
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 | 2.21 | — | |
| 平 | 4.09 | — | |
| 客 胜 | 3.31 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.24% | 9.76 |
| 2 | 2-1 | 9.11% | 10.97 |
| 3 | 1-2 | 7.37% | 13.56 |
| 4 | 1-0 | 7.11% | 14.06 |
| 5 | 2-2 | 6.56% | 15.24 |
| 6 | 2-0 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 0-1 | 5.75% | 17.38 |
| 8 | 3-1 | 5.41% | 18.49 |
| 9 | 0-2 | 4.14% | 24.14 |
| 10 | 0-0 | 4.0% | 25.03 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.0%
25.03
|
5.75%
17.38
|
4.14%
24.14
|
1.99%
50.29
|
0.72%
139.7
|
0.21%
484.97
|
| 1 |
7.11%
14.06
|
10.24%
9.76
|
7.37%
13.56
|
3.54%
28.25
|
1.27%
78.48
|
0.37%
272.48
|
| 2 |
6.33%
15.8
|
9.11%
10.97
|
6.56%
15.24
|
3.15%
31.75
|
1.13%
88.18
|
0.33%
306.18
|
| 3 |
3.76%
26.63
|
5.41%
18.49
|
3.89%
25.68
|
1.87%
53.5
|
0.67%
148.61
|
0.19%
516.0
|
| 4 |
1.67%
59.83
|
2.41%
41.55
|
1.73%
57.71
|
0.83%
120.24
|
0.3%
334.0
|
0.09%
1160.09
|
| 5 |
0.6%
168.07
|
0.86%
116.71
|
0.62%
162.1
|
0.3%
337.72
|
0.11%
938.09
|
0.03%
3257.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.35%
·
公平:
74.11
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
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 | 4.00% | 25.03 |
| 1 | 12.87% | 7.77 |
| 2 | 20.71% | 4.83 |
| 3 | 22.23% | 4.50 |
| 4 | 17.90% | 5.59 |
| 5+ | 22.30% | 4.49 |
|
大 2.5 62.43%
小 2.5 37.57%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.30%
平
24.46%
客 胜
30.24%
大小球 2.5
大 2.5
62.43%
小 2.5
37.57%
双方进球
是
63.44%
否
36.56%
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 | 10.84% 9.22 | 13.8% 7.25 | 75.36% 1.33 |
| -1.5 | 24.64% 4.06 | — | 75.36% 1.33 |
| -1.0 | 24.64% 4.06 | 21.07% 4.75 | 54.29% 1.84 |
| -0.5 | 45.71% 2.19 | — | 54.29% 1.84 |
| 0 (平手) | 45.71% 2.19 | 23.0% 4.35 | 31.29% 3.2 |
| +0.5 | 68.71% 1.46 | — | 31.29% 3.2 |
| +1.0 | 68.71% 1.46 | 17.04% 5.87 | 14.24% 7.02 |
| +1.5 | 85.76% 1.17 | — | 14.24% 7.02 |
| +2.0 | 85.76% 1.17 | 9.03% 11.07 | 5.21% 19.19 |
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。
