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
28.18%
公平赔率
3.55
平
27.55%
公平赔率
3.63
客 胜
44.27%
公平赔率
2.26
最可能比分
1 - 1
概率 12.38%
公平赔率 8.08
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 | 3.55 | — | |
| 平 | 3.63 | — | |
| 客 胜 | 2.26 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.38% | 8.08 |
| 2 | 0-1 | 10.95% | 9.13 |
| 3 | 1-2 | 9.04% | 11.07 |
| 4 | 1-0 | 8.48% | 11.8 |
| 5 | 0-2 | 8.0% | 12.51 |
| 6 | 0-0 | 7.5% | 13.33 |
| 7 | 2-1 | 6.99% | 14.3 |
| 8 | 2-2 | 5.1% | 19.59 |
| 9 | 2-0 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 1-3 | 4.4% | 22.74 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.5%
13.33
|
10.95%
9.13
|
8.0%
12.51
|
3.89%
25.7
|
1.42%
70.41
|
0.41%
241.14
|
| 1 |
8.48%
11.8
|
12.38%
8.08
|
9.04%
11.07
|
4.4%
22.74
|
1.6%
62.31
|
0.47%
213.4
|
| 2 |
4.79%
20.88
|
6.99%
14.3
|
5.1%
19.59
|
2.48%
40.25
|
0.91%
110.28
|
0.26%
377.64
|
| 3 |
1.8%
55.43
|
2.63%
37.97
|
1.92%
52.01
|
0.94%
106.86
|
0.34%
292.74
|
0.1%
1003.01
|
| 4 |
0.51%
196.19
|
0.74%
134.39
|
0.54%
184.09
|
0.26%
378.21
|
0.1%
1036.27
|
0.03%
3546.1
|
| 5 |
0.12%
868.06
|
0.17%
594.53
|
0.12%
814.33
|
0.06%
1675.04
|
0.02%
4587.16
|
0.01%
15625.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.5%
·
公平:
199.2
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.50% | 13.33 |
| 1 | 19.43% | 5.15 |
| 2 | 25.16% | 3.97 |
| 3 | 21.72% | 4.60 |
| 4 | 14.07% | 7.11 |
| 5+ | 12.12% | 8.25 |
|
大 2.5 47.91%
小 2.5 52.09%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.18%
平
27.55%
客 胜
44.27%
大小球 2.5
大 2.5
47.91%
小 2.5
52.09%
双方进球
是
51.98%
否
48.02%
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 | 3.57% 28.02 | 8.03% 12.45 | 88.4% 1.13 |
| -1.5 | 11.6% 8.62 | — | 88.4% 1.13 |
| -1.0 | 11.6% 8.62 | 17.68% 5.66 | 70.72% 1.41 |
| -0.5 | 29.28% 3.42 | — | 70.72% 1.41 |
| 0 (平手) | 29.28% 3.42 | 26.02% 3.84 | 44.7% 2.24 |
| +0.5 | 55.3% 1.81 | — | 44.7% 2.24 |
| +1.0 | 55.3% 1.81 | 22.84% 4.38 | 21.85% 4.58 |
| +1.5 | 78.15% 1.28 | — | 21.85% 4.58 |
| +2.0 | 78.15% 1.28 | 13.41% 7.46 | 8.45% 11.84 |
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。
