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
38.69%
公平赔率
2.58
平
25.92%
公平赔率
3.86
客 胜
35.38%
公平赔率
2.83
最可能比分
1 - 1
概率 11.31%
公平赔率 8.84
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 | 2.58 | — | |
| 平 | 3.86 | — | |
| 客 胜 | 2.83 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.31% | 8.84 |
| 2 | 2-1 | 8.54% | 11.71 |
| 3 | 1-2 | 8.26% | 12.11 |
| 4 | 1-0 | 7.75% | 12.91 |
| 5 | 0-1 | 7.49% | 13.35 |
| 6 | 2-2 | 6.23% | 16.04 |
| 7 | 2-0 | 5.85% | 17.1 |
| 8 | 0-2 | 5.47% | 18.29 |
| 9 | 0-0 | 5.13% | 19.49 |
| 10 | 3-1 | 4.3% | 23.27 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.13%
19.49
|
7.49%
13.35
|
5.47%
18.29
|
2.66%
37.58
|
0.97%
102.95
|
0.28%
352.61
|
| 1 |
7.75%
12.91
|
11.31%
8.84
|
8.26%
12.11
|
4.02%
24.89
|
1.47%
68.18
|
0.43%
233.48
|
| 2 |
5.85%
17.1
|
8.54%
11.71
|
6.23%
16.04
|
3.03%
32.96
|
1.11%
90.31
|
0.32%
309.31
|
| 3 |
2.94%
33.97
|
4.3%
23.27
|
3.14%
31.87
|
1.53%
65.49
|
0.56%
179.44
|
0.16%
614.63
|
| 4 |
1.11%
89.98
|
1.62%
61.63
|
1.18%
84.42
|
0.58%
173.49
|
0.21%
475.29
|
0.06%
1628.66
|
| 5 |
0.34%
297.97
|
0.49%
204.08
|
0.36%
279.56
|
0.17%
574.38
|
0.06%
1574.8
|
0.02%
5376.34
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.85%
·
公平:
117.63
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
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 | 5.13% | 19.49 |
| 1 | 15.24% | 6.56 |
| 2 | 22.63% | 4.42 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.63% | 6.01 |
| 5+ | 17.97% | 5.56 |
|
大 2.5 57.01%
小 2.5 42.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.69%
平
25.92%
客 胜
35.38%
大小球 2.5
大 2.5
57.01%
小 2.5
42.99%
双方进球
是
59.82%
否
40.18%
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 | 7.3% 13.7 | 11.52% 8.68 | 81.18% 1.23 |
| -1.5 | 18.82% 5.31 | — | 81.18% 1.23 |
| -1.0 | 18.82% 5.31 | 20.07% 4.98 | 61.11% 1.64 |
| -0.5 | 38.89% 2.57 | — | 61.11% 1.64 |
| 0 (平手) | 38.89% 2.57 | 24.43% 4.09 | 36.68% 2.73 |
| +0.5 | 63.32% 1.58 | — | 36.68% 2.73 |
| +1.0 | 63.32% 1.58 | 19.4% 5.15 | 17.28% 5.79 |
| +1.5 | 82.72% 1.21 | — | 17.28% 5.79 |
| +2.0 | 82.72% 1.21 | 10.77% 9.28 | 6.5% 15.38 |
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。
