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
47.07%
公平赔率
2.12
平
23.96%
公平赔率
4.17
客 胜
28.97%
公平赔率
3.45
最可能比分
1 - 1
概率 9.88%
公平赔率 10.12
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 | 2.12 | — | |
| 平 | 4.17 | — | |
| 客 胜 | 3.45 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.88% | 10.12 |
| 2 | 2-1 | 9.19% | 10.88 |
| 3 | 1-2 | 7.11% | 14.06 |
| 4 | 1-0 | 6.86% | 14.58 |
| 5 | 2-2 | 6.61% | 15.12 |
| 6 | 2-0 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 3-1 | 5.7% | 17.56 |
| 8 | 0-1 | 5.31% | 18.83 |
| 9 | 3-2 | 4.1% | 24.38 |
| 10 | 3-0 | 3.96% | 25.28 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.31%
18.83
|
3.82%
26.15
|
1.84%
54.48
|
0.66%
151.33
|
0.19%
525.49
|
| 1 |
6.86%
14.58
|
9.88%
10.12
|
7.11%
14.06
|
3.41%
29.29
|
1.23%
81.36
|
0.35%
282.49
|
| 2 |
6.38%
15.67
|
9.19%
10.88
|
6.61%
15.12
|
3.18%
31.5
|
1.14%
87.49
|
0.33%
303.77
|
| 3 |
3.96%
25.28
|
5.7%
17.56
|
4.1%
24.38
|
1.97%
50.8
|
0.71%
141.1
|
0.2%
489.96
|
| 4 |
1.84%
54.37
|
2.65%
37.75
|
1.91%
52.44
|
0.92%
109.24
|
0.33%
303.49
|
0.09%
1053.74
|
| 5 |
0.68%
146.16
|
0.99%
101.49
|
0.71%
140.96
|
0.34%
293.69
|
0.12%
815.66
|
0.04%
2832.86
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.56%
·
公平:
63.92
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.43% | 15.57% |
| 1.5 | 55.48% | 44.52% |
| 2.5 | 28.55% | 71.45% |
| 3.5 | 11.85% | 88.15% |
| 4.5 | 4.09% | 95.91% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.07%
平
23.96%
客 胜
28.97%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
64.43%
否
35.57%
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 | 11.97% 8.36 | 14.36% 6.96 | 73.67% 1.36 |
| -1.5 | 26.33% 3.8 | — | 73.67% 1.36 |
| -1.0 | 26.33% 3.8 | 21.2% 4.72 | 52.47% 1.91 |
| -0.5 | 47.53% 2.1 | — | 52.47% 1.91 |
| 0 (平手) | 47.53% 2.1 | 22.52% 4.44 | 29.95% 3.34 |
| +0.5 | 70.05% 1.43 | — | 29.95% 3.34 |
| +1.0 | 70.05% 1.43 | 16.41% 6.09 | 13.54% 7.39 |
| +1.5 | 86.46% 1.16 | — | 13.54% 7.39 |
| +2.0 | 86.46% 1.16 | 8.61% 11.61 | 4.93% 20.29 |
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。
