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
32.49%
公平赔率
3.08
平
26.81%
公平赔率
3.73
客 胜
40.71%
公平赔率
2.46
最可能比分
1 - 1
概率 11.95%
公平赔率 8.37
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 | 3.08 | — | |
| 平 | 3.73 | — | |
| 客 胜 | 2.46 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.95% | 8.37 |
| 2 | 0-1 | 9.12% | 10.97 |
| 3 | 1-2 | 8.78% | 11.39 |
| 4 | 1-0 | 8.13% | 12.3 |
| 5 | 2-1 | 7.83% | 12.78 |
| 6 | 0-2 | 6.7% | 14.92 |
| 7 | 0-0 | 6.2% | 16.12 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.39 |
| 9 | 2-0 | 5.32% | 18.79 |
| 10 | 1-3 | 4.3% | 23.24 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.2%
16.12
|
9.12%
10.97
|
6.7%
14.92
|
3.28%
30.45
|
1.21%
82.85
|
0.35%
281.77
|
| 1 |
8.13%
12.3
|
11.95%
8.37
|
8.78%
11.39
|
4.3%
23.24
|
1.58%
63.24
|
0.46%
215.1
|
| 2 |
5.32%
18.79
|
7.83%
12.78
|
5.75%
17.39
|
2.82%
35.48
|
1.04%
96.55
|
0.3%
328.41
|
| 3 |
2.32%
43.02
|
3.42%
29.27
|
2.51%
39.82
|
1.23%
81.26
|
0.45%
221.09
|
0.13%
751.88
|
| 4 |
0.76%
131.35
|
1.12%
89.36
|
0.82%
121.58
|
0.4%
248.14
|
0.15%
675.22
|
0.04%
2298.85
|
| 5 |
0.2%
501.25
|
0.29%
341.06
|
0.22%
464.04
|
0.11%
946.97
|
0.04%
2577.32
|
0.01%
8771.93
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.64%
·
公平:
157.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.02% | 26.98% |
| 1.5 | 37.67% | 62.33% |
| 2.5 | 14.52% | 85.48% |
| 3.5 | 4.41% | 95.59% |
| 4.5 | 1.1% | 98.9% |
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 | 6.20% | 16.12 |
| 1 | 17.25% | 5.80 |
| 2 | 23.97% | 4.17 |
| 3 | 22.21% | 4.50 |
| 4 | 15.44% | 6.48 |
| 5+ | 14.92% | 6.70 |
|
大 2.5 52.58%
小 2.5 47.42%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.49%
平
26.81%
客 胜
40.71%
大小球 2.5
大 2.5
52.58%
小 2.5
47.42%
双方进球
是
56.23%
否
43.77%
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 | 5.13% 19.48 | 9.68% 10.33 | 85.19% 1.17 |
| -1.5 | 14.81% 6.75 | — | 85.19% 1.17 |
| -1.0 | 14.81% 6.75 | 18.91% 5.29 | 66.28% 1.51 |
| -0.5 | 33.72% 2.97 | — | 66.28% 1.51 |
| 0 (平手) | 33.72% 2.97 | 25.29% 3.95 | 40.99% 2.44 |
| +0.5 | 59.01% 1.69 | — | 40.99% 2.44 |
| +1.0 | 59.01% 1.69 | 21.22% 4.71 | 19.77% 5.06 |
| +1.5 | 80.23% 1.25 | — | 19.77% 5.06 |
| +2.0 | 80.23% 1.25 | 12.19% 8.21 | 7.59% 13.18 |
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。
