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
38.41%
公平赔率
2.6
平
26.07%
公平赔率
3.84
客 胜
35.51%
公平赔率
2.82
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 2.82 | — |
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 | 8.51% | 11.75 |
| 3 | 1-2 | 8.28% | 12.08 |
| 4 | 1-0 | 7.88% | 12.7 |
| 5 | 0-1 | 7.67% | 13.05 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 2-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 0-2 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.23% | 23.66 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.67%
13.05
|
5.56%
17.99
|
2.69%
37.23
|
0.97%
102.7
|
0.28%
354.11
|
| 1 |
7.88%
12.7
|
11.42%
8.76
|
8.28%
12.08
|
4.0%
24.99
|
1.45%
68.93
|
0.42%
237.7
|
| 2 |
5.87%
17.04
|
8.51%
11.75
|
6.17%
16.21
|
2.98%
33.54
|
1.08%
92.52
|
0.31%
318.98
|
| 3 |
2.91%
34.31
|
4.23%
23.66
|
3.06%
32.64
|
1.48%
67.53
|
0.54%
186.29
|
0.16%
642.26
|
| 4 |
1.09%
92.11
|
1.57%
63.52
|
1.14%
87.62
|
0.55%
181.29
|
0.2%
500.0
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.32%
309.12
|
0.47%
213.17
|
0.34%
294.03
|
0.16%
608.27
|
0.06%
1677.85
|
0.02%
5780.35
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.81%
·
公平:
123.58
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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
38.41%
平
26.07%
客 胜
35.51%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
59.29%
否
40.71%
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 | 7.12% 14.05 | 11.42% 8.76 | 81.47% 1.23 |
| -1.5 | 18.53% 5.4 | — | 81.47% 1.23 |
| -1.0 | 18.53% 5.4 | 20.07% 4.98 | 61.4% 1.63 |
| -0.5 | 38.6% 2.59 | — | 61.4% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.6% 2.59 | 24.58% 4.07 | 36.82% 2.72 |
| +0.5 | 63.18% 1.58 | — | 36.82% 2.72 |
| +1.0 | 63.18% 1.58 | 19.53% 5.12 | 17.3% 5.78 |
| +1.5 | 82.7% 1.21 | — | 17.3% 5.78 |
| +2.0 | 82.7% 1.21 | 10.81% 9.25 | 6.49% 15.42 |
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。
