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
28.01%
公平赔率
3.57
平
27.46%
公平赔率
3.64
客 胜
44.52%
公平赔率
2.25
最可能比分
1 - 1
概率 12.34%
公平赔率 8.11
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 | 3.57 | — | |
| 平 | 3.64 | — | |
| 客 胜 | 2.25 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.34% | 8.11 |
| 2 | 0-1 | 10.92% | 9.16 |
| 3 | 1-2 | 9.07% | 11.03 |
| 4 | 1-0 | 8.39% | 11.91 |
| 5 | 0-2 | 8.02% | 12.46 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 6.97% | 14.35 |
| 8 | 2-2 | 5.12% | 19.52 |
| 9 | 2-0 | 4.74% | 21.09 |
| 10 | 1-3 | 4.44% | 22.51 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.92%
9.16
|
8.02%
12.46
|
3.93%
25.43
|
1.45%
69.2
|
0.42%
235.35
|
| 1 |
8.39%
11.91
|
12.34%
8.11
|
9.07%
11.03
|
4.44%
22.51
|
1.63%
61.24
|
0.48%
208.29
|
| 2 |
4.74%
21.09
|
6.97%
14.35
|
5.12%
19.52
|
2.51%
39.83
|
0.92%
108.39
|
0.27%
368.73
|
| 3 |
1.79%
55.98
|
2.63%
38.09
|
1.93%
51.82
|
0.95%
105.75
|
0.35%
287.77
|
0.1%
978.47
|
| 4 |
0.5%
198.18
|
0.74%
134.83
|
0.55%
183.42
|
0.27%
374.39
|
0.1%
1018.33
|
0.03%
3460.21
|
| 5 |
0.11%
877.19
|
0.17%
596.66
|
0.12%
811.69
|
0.06%
1655.63
|
0.02%
4504.5
|
0.01%
15384.62
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.52%
·
公平:
194.06
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 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.01%
平
27.46%
客 胜
44.52%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.13%
否
47.87%
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 | 3.54% 28.23 | 7.98% 12.54 | 88.48% 1.13 |
| -1.5 | 11.52% 8.68 | — | 88.48% 1.13 |
| -1.0 | 11.52% 8.68 | 17.58% 5.69 | 70.9% 1.41 |
| -0.5 | 29.1% 3.44 | — | 70.9% 1.41 |
| 0 (平手) | 29.1% 3.44 | 25.94% 3.86 | 44.96% 2.22 |
| +0.5 | 55.04% 1.82 | — | 44.96% 2.22 |
| +1.0 | 55.04% 1.82 | 22.87% 4.37 | 22.08% 4.53 |
| +1.5 | 77.92% 1.28 | — | 22.08% 4.53 |
| +2.0 | 77.92% 1.28 | 13.5% 7.41 | 8.58% 11.65 |
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。
