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
50.72%
公平赔率
1.97
平
22.74%
公平赔率
4.4
客 胜
26.55%
公平赔率
3.77
最可能比分
2 - 1
概率 9.17%
公平赔率 10.9
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 | 1.97 | — | |
| 平 | 4.4 | — | |
| 客 胜 | 3.77 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.17% | 10.9 |
| 2 | 1-1 | 8.95% | 11.18 |
| 3 | 2-2 | 6.7% | 14.94 |
| 4 | 1-2 | 6.53% | 15.31 |
| 5 | 2-0 | 6.28% | 15.92 |
| 6 | 3-1 | 6.27% | 15.96 |
| 7 | 1-0 | 6.13% | 16.32 |
| 8 | 3-2 | 4.58% | 21.86 |
| 9 | 0-1 | 4.37% | 22.91 |
| 10 | 3-0 | 4.29% | 23.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.99%
33.45
|
4.37%
22.91
|
3.19%
31.38
|
1.55%
64.49
|
0.57%
176.68
|
0.17%
604.96
|
| 1 |
6.13%
16.32
|
8.95%
11.18
|
6.53%
15.31
|
3.18%
31.46
|
1.16%
86.18
|
0.34%
295.16
|
| 2 |
6.28%
15.92
|
9.17%
10.9
|
6.7%
14.94
|
3.26%
30.69
|
1.19%
84.08
|
0.35%
287.94
|
| 3 |
4.29%
23.29
|
6.27%
15.96
|
4.58%
21.86
|
2.23%
44.91
|
0.81%
123.05
|
0.24%
421.41
|
| 4 |
2.2%
45.45
|
3.21%
31.13
|
2.34%
42.65
|
1.14%
87.63
|
0.42%
240.1
|
0.12%
822.37
|
| 5 |
0.9%
110.86
|
1.32%
75.93
|
0.96%
104.01
|
0.47%
213.72
|
0.17%
585.48
|
0.05%
2004.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.23%
·
公平:
44.9
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.13% | 12.87% |
| 1.5 | 60.73% | 39.26% |
| 2.5 | 33.68% | 66.31% |
| 3.5 | 15.2% | 84.8% |
| 4.5 | 5.73% | 94.27% |
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 | 2.99% | 33.45 |
| 1 | 10.49% | 9.53 |
| 2 | 18.42% | 5.43 |
| 3 | 21.55% | 4.64 |
| 4 | 18.91% | 5.29 |
| 5+ | 27.64% | 3.62 |
|
大 2.5 68.1%
小 2.5 31.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.72%
平
22.74%
客 胜
26.55%
大小球 2.5
大 2.5
68.1%
小 2.5
31.9%
双方进球
是
66.89%
否
33.11%
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 | 14.64% 6.83 | 15.43% 6.48 | 69.93% 1.43 |
| -1.5 | 30.07% 3.33 | — | 69.93% 1.43 |
| -1.0 | 30.07% 3.33 | 21.21% 4.72 | 48.73% 2.05 |
| -0.5 | 51.27% 1.95 | — | 48.73% 2.05 |
| 0 (平手) | 51.27% 1.95 | 21.33% 4.69 | 27.4% 3.65 |
| +0.5 | 72.6% 1.38 | — | 27.4% 3.65 |
| +1.0 | 72.6% 1.38 | 15.1% 6.62 | 12.29% 8.13 |
| +1.5 | 87.71% 1.14 | — | 12.29% 8.13 |
| +2.0 | 87.71% 1.14 | 7.82% 12.78 | 4.47% 22.38 |
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。
