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
41.56%
公平赔率
2.41
平
25.11%
公平赔率
3.98
客 胜
33.34%
公平赔率
3.0
最可能比分
1 - 1
概率 10.68%
公平赔率 9.37
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 | 2.41 | — | |
| 平 | 3.98 | — | |
| 客 胜 | 3.0 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.68% | 9.37 |
| 2 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 3 | 1-2 | 7.9% | 12.66 |
| 4 | 1-0 | 7.21% | 13.86 |
| 5 | 2-2 | 6.52% | 15.34 |
| 6 | 0-1 | 6.47% | 15.46 |
| 7 | 2-0 | 5.95% | 16.8 |
| 8 | 3-1 | 4.84% | 20.64 |
| 9 | 0-2 | 4.79% | 20.89 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
6.47%
15.46
|
4.79%
20.89
|
2.36%
42.34
|
0.87%
114.42
|
0.26%
386.55
|
| 1 |
7.21%
13.86
|
10.68%
9.37
|
7.9%
12.66
|
3.9%
25.66
|
1.44%
69.35
|
0.43%
234.3
|
| 2 |
5.95%
16.8
|
8.81%
11.35
|
6.52%
15.34
|
3.22%
31.1
|
1.19%
84.05
|
0.35%
284.01
|
| 3 |
3.27%
30.55
|
4.84%
20.64
|
3.58%
27.9
|
1.77%
56.55
|
0.65%
152.84
|
0.19%
516.26
|
| 4 |
1.35%
74.06
|
2.0%
50.05
|
1.48%
67.63
|
0.73%
137.08
|
0.27%
370.51
|
0.08%
1251.56
|
| 5 |
0.45%
224.42
|
0.66%
151.65
|
0.49%
204.92
|
0.24%
415.45
|
0.09%
1122.33
|
0.03%
3787.88
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.11%
·
公平:
89.94
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大 2.5 60.53%
小 2.5 39.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.56%
平
25.11%
客 胜
33.34%
大小球 2.5
大 2.5
60.53%
小 2.5
39.47%
双方进球
是
62.4%
否
37.6%
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 | 8.87% 11.27 | 12.54% 7.97 | 78.58% 1.27 |
| -1.5 | 21.42% 4.67 | — | 78.58% 1.27 |
| -1.0 | 21.42% 4.67 | 20.43% 4.89 | 58.15% 1.72 |
| -0.5 | 41.85% 2.39 | — | 58.15% 1.72 |
| 0 (平手) | 41.85% 2.39 | 23.63% 4.23 | 34.52% 2.9 |
| +0.5 | 65.48% 1.53 | — | 34.52% 2.9 |
| +1.0 | 65.48% 1.53 | 18.33% 5.46 | 16.19% 6.18 |
| +1.5 | 83.81% 1.19 | — | 16.19% 6.18 |
| +2.0 | 83.81% 1.19 | 10.09% 9.91 | 6.1% 16.38 |
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。
