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
35.99%
公平赔率
2.78
平
25.98%
公平赔率
3.85
客 胜
38.03%
公平赔率
2.63
最可能比分
1 - 1
概率 11.35%
公平赔率 8.81
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 | 2.78 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 2.63 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.35% | 8.81 |
| 2 | 1-2 | 8.46% | 11.83 |
| 3 | 2-1 | 8.34% | 11.99 |
| 4 | 0-1 | 7.72% | 12.95 |
| 5 | 1-0 | 7.62% | 13.13 |
| 6 | 2-2 | 6.21% | 16.09 |
| 7 | 0-2 | 5.75% | 17.38 |
| 8 | 2-0 | 5.6% | 17.86 |
| 9 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 1-3 | 4.2% | 23.81 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
7.72%
12.95
|
5.75%
17.38
|
2.86%
35.0
|
1.06%
93.97
|
0.32%
315.36
|
| 1 |
7.62%
13.13
|
11.35%
8.81
|
8.46%
11.83
|
4.2%
23.81
|
1.56%
63.92
|
0.47%
214.5
|
| 2 |
5.6%
17.86
|
8.34%
11.99
|
6.21%
16.09
|
3.09%
32.4
|
1.15%
86.97
|
0.34%
291.89
|
| 3 |
2.74%
36.45
|
4.09%
24.46
|
3.05%
32.84
|
1.51%
66.12
|
0.56%
177.49
|
0.17%
595.59
|
| 4 |
1.01%
99.19
|
1.5%
66.57
|
1.12%
89.35
|
0.56%
179.92
|
0.21%
482.86
|
0.06%
1620.75
|
| 5 |
0.3%
337.38
|
0.44%
226.4
|
0.33%
303.95
|
0.16%
612.0
|
0.06%
1642.04
|
0.02%
5524.86
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.83%
·
公平:
119.83
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大 2.5 56.78%
小 2.5 43.22%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.99%
平
25.98%
客 胜
38.03%
大小球 2.5
大 2.5
56.78%
小 2.5
43.22%
双方进球
是
59.65%
否
40.35%
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 | 6.7% 14.92 | 10.98% 9.1 | 82.31% 1.21 |
| -1.5 | 17.69% 5.65 | — | 82.31% 1.21 |
| -1.0 | 17.69% 5.65 | 19.63% 5.1 | 62.69% 1.6 |
| -0.5 | 37.31% 2.68 | — | 62.69% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.31% 2.68 | 24.49% 4.08 | 38.2% 2.62 |
| +0.5 | 61.8% 1.62 | — | 38.2% 2.62 |
| +1.0 | 61.8% 1.62 | 19.89% 5.03 | 18.31% 5.46 |
| +1.5 | 81.69% 1.22 | — | 18.31% 5.46 |
| +2.0 | 81.69% 1.22 | 11.29% 8.86 | 7.02% 14.24 |
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。
